在深入分析和掌握上海交通大学研究人员黄伟、王华和金隼撰写的关于“基于粒子群算法的车身测点布置优化”的文章之后，我们可以从中提炼出以下详细知识点：
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种广泛应用于工程领域，特别是优化问题的算法。它是由Eberhart和Kennedy在1995年根据鸟群觅食行为研究提出。粒子群算法的基本概念是，将每个潜在的解决方案视为高维搜索空间中的一点，即粒子。这些粒子在解空间中移动，各自具有适应度值（由目标函数决定），并根据自身经验与群体经验调整其飞行方向和速度。
在车身制造质量控制过程中，使用三坐标测量机进行车身测点布置的目的是为了通过分析测点数据，识别和诊断制造偏差。测点布置的位置在很大程度上决定了测量数据的质量，进而影响对制造偏差的敏感性。因此，测点布置位置的优化是提升车身制造质量的重要环节。
文章指出，传统的测点布置优化方法在实际应用中由于涉及高维空间的优化问题，可能会遇到收敛速度慢、组合爆炸等难题。为了解决这些问题，作者提出了将粒子群算法应用于车身测点布置的优化中。实例证明，使用粒子群算法进行优化不仅收敛速度快，而且解的质量高，鲁棒性强，特别适合工程应用。
在车身测点布置优化的基本方法方面，文章强调了控制制造偏差（包括零件偏差、定位稳定性、工夹具偏差和零件干涉引起的偏差）的重要性，并提出在设计车身测点布置方案时应充分考虑测点对制造偏差的敏感性。通过分析不同夹具定位方式、工作几何形状、测点位置等对偏差诊断的影响，可以确定具有强偏差敏感性的测点布置方案。
此外，文章引入了偏差敏感度指数这一概念，该指数通过测量点的布置方案对不同偏差模式的诊断能力来衡量。若测点布置方案能很好地区分开各种偏差模式，则表明该方案具有较高的偏差敏感度指数。
具体地，将粒子群算法应用于车身测点布置优化时，每个粒子的移动是由当前速度和最优解的偏差共同决定的。粒子群算法中位置速度更新的公式涉及到粒子的历史最优位置、群体最优位置和粒子当前的速度等因素。通过更新粒子的位置和速度，粒子群算法可以不断迭代寻优，直到找到最优解或满足停止条件。
文章的内容还涵盖了粒子群算法的数学模型，它包括了粒子位置的更新规则（公式4）和速度更新规则（公式5），以及相关参数（比如惯性权重w、个体学习因子c1、社会学习因子c2）对算法性能的影响。通过正确地设置这些参数，可以提高算法的收敛速度和解的质量。
本文的知识点涉及了粒子群优化算法的基本原理、工程应用背景、在车身制造偏差诊断中的具体应用，以及粒子群算法在解决高维空间优化问题时的优势。通过以上内容的详细阐述，我们不仅了解了粒子群算法在车身测点布置优化中的应用，同时也掌握了该算法在其他工程领域中应用时可能遇到的问题及解决策略。
