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粒子群优化算法：原理、改进与船舶运动参数辨识应用.docx

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    粒子群优化算法：原理、改进与船舶运动参数辨识应用

    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到精细的机器学习模型参数调整，优化算法的选择与应用对解决这些问题起着关键作用。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年由美国社会心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart提出以来，凭借其原理简单、易于实现、参数调节少等优势，在众多优化算法中脱颖而出，迅速成为优化领域的研究热点。

    粒子群优化算法的灵感来源于鸟群的觅食行为。在鸟群觅食过程中，每只鸟通过

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