【摘 要】
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粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，简称PSO)是一种基于群体智能的优化方法。算法主要利用生物群体内个体的协作与竞争等复杂的行为产生群体智能，并为工程优化问题提供高效的解决方法。在优化过程中，首先将工程问题转化为简单的数学模型，充分了解该数学模型的具体涵义以及模型中各参数的意义和取值范围；然后对粒子群优化算法所涉及的参数进行初始化，提出基于该工程问题的适应度函数
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粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，简称PSO)是一种基于群体智能的优化方法。算法主要利用生物群体内个体的协作与竞争等复杂的行为产生群体智能，并为工程优化问题提供高效的解决方法。在优化过程中，首先将工程问题转化为简单的数学模型，充分了解该数学模型的具体涵义以及模型中各参数的意义和取值范围；然后对粒子群优化算法所涉及的参数进行初始化，提出基于该工程问题的适应度函数；最后根据适应度函数的精度评价优化参数，直至满足适应度函数的精度。与传统优化算法相比，粒子群优化算法在多
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