使用PSO算法进行优化问题求解时，可以通过调整参数来改善搜索效率，进而获得更好的优化结果。PSO算法可以应用于多种领域，如工程优化、机器学习模型优化以及数据挖掘等。
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详细实现了如何使用GLSL进行图片“大长腿”效果的美颜处理。具体步骤包括获取纹理的高度，根据纹理的高度和宽度计算出图片的合理宽度。此外，还讲解了如何根据当前控件尺寸和纹理尺寸计算初始纹理坐标。重点逻辑均附有详细实现和注释。
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粒子群优化算法1.1粒子群优化算法简介粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。 PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。它是1995年由美国学者Eber
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数值, 信息素重要性因子, 序启发式信息重要性因子, 信息素挥发率; 控制序启发信息值的参数。由于缺乏数学模型，我们采用文献中的试验方法来确定这些参数的最优值。
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| 正常水位（m） | 最低水位（m） | 出力系数 | 装机容量（MW） | 最小下泄流量（m³/s） | 起调水位（m） | 期末水位（m） | 保证出力（MW） ||---|---|---|---|---|---|---|---|| 175 | 145 | 8.8 | 1820 | 5000
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L-M迭代优化算法，为非线性参数迭代优化算法，用于非线性的拟合
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