【摘 要】
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粒子群优化算法是自群体智能优化算法诞生以来特点较为鲜明的算法，它是一种基于种群搜索策略的自适应随机搜索随机算法，由于它相较于其他群智能算法较为简单、参数少、易于实现的特点，自被提出至今受到了国内外诸多研究学者的关注，并且已经被广泛应用于神经网络、支持向量机、数据挖掘、工程应用甚至于在生物化学等领域。 文中首先阐述了研究粒子群算法的背景和意义，对粒子群算法的发展过程以及理论知识进行学习，发现了改进
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粒子群优化算法是自群体智能优化算法诞生以来特点较为鲜明的算法，它是一种基于种群搜索策略的自适应随机搜索随机算法，由于它相较于其他群智能算法较为简单、参数少、易于实现的特点，自被提出至今受到了国内外诸多研究学者的关注，并且已经被广泛应用于神经网络、支持向量机、数据挖掘、工程应用甚至于在生物化学等领域。
文中首先阐述了研究粒子群算法的背景和意义，对粒子群算法的发展过程以及理论知识进行学习，发现了改进最终方法是从粒子群算法的缺点入手，通过对传统粒子群算法在搜索过程中容易陷入局部极值的、多样性丧失的缺点，提出了自适应混沌搜索的双粒子群优化算法。改进算法根据每个粒子的适应度值自适应地调整了粒子的搜索速度，以适应粒子当前的搜索状态，并且利用了Tent混沌映射模型进行了更加精确的局部搜索。并在函数优化实验中验证了改进算法的性能，另外，将算法应用在了物流配送中心选址和支持向量机参数优化实验中，实验显示了改进算法具有较好的搜索效率，具有一定的适用性。最后，通过对整篇论文的深入了解和剖析，给出了今后对粒子群优化算法发展趋势的展望。
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