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文档摘要

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基于扰动项的粒子群优化算法：原理、改进与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学与工程领域，优化问题无处不在，从复杂的工业生产调度，如钢铁企业的炼钢连铸最优浇次计划制定，到无人机在复杂山地环境中的三维路径规划，以及电力系统的无功优化等，都需要高效的优化算法来寻找最优解或近似最优解，以实现资源的最优配置、成本的最小化和效率的最大化。粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）算法作为一种基于群智能的优化算法，自1995年由Kennedy和Eberhart提出以来，因其原理简单、参数少、收敛速度较快且易于实现等优点，在函数优化、神经网络训练、多