基于粒子群优化的双重搜索算法：原理、改进与多领域应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今科技飞速发展的时代，优化算法在众多领域中扮演着至关重要的角色，从工程设计、机器学习到金融分析等，几乎涵盖了现代科学与技术的各个方面。随着问题的复杂性不断增加，传统的优化算法在面对高维、非线性、多模态等复杂优化问题时，往往显得力不从心，难以高效、准确地找到全局最优解。因此，寻找更加有效的优化算法成为了学术界和工业界共同关注的焦点。

粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）作为一种基于群体智能的优化算法，自1995年由Kennedy和Eberhart