摘要：将Logistic模型的参数估计问题转化为一个多维无约束函数优化问题，然后利用粒子群优化算法（PSO）的全局搜索能力对此问题求解.仿真实验中所使用的数据包括真实数据和随机采样数据.实验结果表明，在这两种数据条件下PSO算法均能够较准确地估计获得Logistic模型的参数，证实了PSO算法是Logistic模型参数估计的一种可靠有效的算法.同时也分析了参数维数和噪声对PSO算法的收敛性和稳定性的影响.

关键词：参数估计 粒子群优化 logistic模型 s生长曲线 

单位：武汉大学软件工程国家重点实验室; 湖北武汉430072