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提出了一种改进的粒子群算法（PSO），在保持基本粒子群算法进化原理基础上，考虑坏粒子即适应值最差的粒子在进化过程中所具有的有用信息，对部分粒子的进化模式进行改进。本方法丰富了粒子进化的多样性，能有效地克服基本粒子群算法易早熟的缺点。应用实例表明，同其他算法相比，该算法的计算精度较高，且编程易实现，因此可广泛应用于求解多种模型参数的优化问题，为准确估计非线性马斯京根模型参数提供了一种有效的方法。