自适应双层粒子群算法：原理、改进与多领域应用探索.docx

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2025-07-31 发布于上海
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自适应双层粒子群算法：原理、改进与多领域应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学研究与工程应用中，人们常常面临各种复杂问题，这些问题通常具有高度的非线性、多模态以及约束条件繁多等特点。以电力系统调度为例，需要综合考虑发电成本、电网损耗、负荷需求以及各类安全约束，力求在满足电力供应的前提下实现经济效益最大化；在机器学习领域，模型参数的优化需要在众多参数组合中寻找最优解，以提升模型的准确性和泛化能力，如神经网络的训练过程，涉及大量神经元的权重和偏置的调整，目标是使模型在训练数据上的损失函数最小化，同时在未知数据上也能有良好的表现；而在物流配送路径规划中，要考虑车辆的容量限制、交货时间窗