【摘 要】
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螺旋桨参数优化设计一般是复杂的非线性问题，设计的难点在于如何在各种非线性约束条件下找到一组适当的参数，使得螺旋桨性能最佳。群智能算法作为一种新兴演化计算技术，能有效解
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螺旋桨参数优化设计一般是复杂的非线性问题，设计的难点在于如何在各种非线性约束条件下找到一组适当的参数，使得螺旋桨性能最佳。群智能算法作为一种新兴演化计算技术，能有效解决全局优化问题，是优化算法研究的新热点。首先介绍了粒子群算法和蜂群算法两种群智能算法的工作原理；然后在建立螺旋桨参数优化数学模型的基础上，将群智能算法运用到螺旋桨初步和终结设计优化问题中，并通过实例进行对比分析，结果表明群智能算法解决螺旋桨参数优化问题是实用且高效的。
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