详细信息：
成果简介：群体智能优化算法模拟自然界群体行为，广泛应用于复杂优化问题。然而，现有算法在收敛性、稳定性及性能评估上存在不足，难以应对复杂多变的工业需求。随着智能制造和工业互联网的快速发展，智能优化算法的自适应与学习能力成为关键技术方向。
成果核心创新点：本项目重点研究群体智能优化的基础理论，提出了统一框架和二阶弱稳定性定义，开发了适应度地形的多域学习机制，并设计了数据驱动与知识引导的学习型群体智能优化决策方法。这些研究为解决多目标、多模态优化问题提供了全新思路。
成果详细用途：通过创新的算法框架和学习机制，本项目提升了群体智能优化算法的稳定性和适应性，尤其在多目标优化和复杂问题求解上表现优异。与现有算法相比，优化效率提高了20%以上，性能更加稳定。
预期效益说明：该技术已成功应用于量子测控、智能制造等领域，优化了生产流程，提高了产品质量和效率，创造了可观的经济效益和社会价值。
成果简介：群体智能优化算法模拟自然界群体行为，广泛应用于复杂优化问题。然而，现有算法在收敛性、稳定性及性能评估上存在不足，难以应对复杂多变的工业需求。随着智能制造和工业互联网的快速发展，智能优化算法的自适应与学习能力成为关键技术方向。
成果核心创新点：本项目重点研究群体智能优化的基础理论，提出了统一框架和二阶弱稳定性定义，开发了适应度地形的多域学习机制，并设计了数据驱动与知识引导的学习型群体智能优化决策方法。这些研究为解决多目标、多模态优化问题提供了全新思路。
成果详细用途：通过创新的算法框架和学习机制，本项目提升了群体智能优化算法的稳定性和适应性，尤其在多目标优化和复杂问题求解上表现优异。与现有算法相比，优化效率提高了20%以上，性能更加稳定。
预期效益说明：该技术已成功应用于量子测控、智能制造等领域，优化了生产流程，提高了产品质量和效率，创造了可观的经济效益和社会价值。
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李晴
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