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粒子群优化算法与差分进化算法：原理、应用及对比研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学研究与工程应用的广袤领域中，优化问题始终占据着举足轻重的地位。从复杂的工业生产流程优化，到资源的高效分配，从机器学习模型的参数调校，到通信网络的布局规划，优化算法的身影无处不在，它们宛如精密的导航仪，引领着我们在众多可能性中寻找到最优路径，以最小的代价换取最大的收益。

粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）与差分进化算法（DifferentialEvolution，DE）作为智能优化算法家族中的杰出代表，自诞生以来便吸引了众多研究者的目光，在诸多领域展现出了强