粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体智能的新兴演化计算技术，广泛用于解决科学研究和工程实践中的优化问题。本书主要阐述粒子群优化算法的基本理论及其在机械故障诊断和机械工程测试中的应用成果。全书共5章，第1至3章介绍了PSO算法的原理和各种改进、变体PSO算法的原理，第4章介绍了PSO算法在机械工程领域的应用，第5章介绍了PSO算法在其他工程领域的应用。

第1章 概论 <br>1.1 优化技术 <br>1.2 进化计算 <br>1.3 群体智能 <br>参考文献 <br>第2章 基本PSO算法 <br>2.1 PSO算法产生的背景 <br>2.2 基本PSO算法更新过程 <br>2.3 基本PSO算法设计原则及步骤 <br>2.4 基本PSO算法与其他算法的比较 <br>2.5 基本PSO算法参数的选择 <br>参考文献 <br>第3章 改进的PSO算法 <br>3.1 离散PSO算法 <br>3.2 小生境PSO算法 <br>3.3 混合PSO群算法 <br>3.4 SA-PSO算法 <br>3.5 PSACO算法 <br>3.6 CPSO算法 <br>参考文献 <br>第4章 PSO算法在机械工程领域的应用 <br>4.1 PSO算法在机械故障诊断方面的应用 <br>4.2 PSO算法在机械测试中的应用 <br>4.3 PSO算法在机械工程其他领域的应用 <br>参考文献 <br>第5章 PSO算法在其他工程领域的应用 <br>5.1 函数优化 <br>5.2 电力自动化领域的应用 <br>5.3 化工过程控制<br>5.3 机器人领域的应用 <br>5.4 计算机工程领域应用 <br>5.5 通信工程领域应用 <br>参考文献 <br>附录A 常用的基准测试函数