根据给定的文件信息，以下知识点详细阐述了标题和描述中提到的内容：
1. 粒子群优化算法（PSO）：
粒子群优化算法是一种启发式计算技术，由美国的Eberhart博士和Kennedy博士于1995年提出，受到鸟群觅食行为的启发。该算法利用群体中个体间的社会信息共享来寻找最优解。PSO算法以其简单编码、快速搜索和对优化系统的先验知识无特殊要求等特点，在工程和科学领域广泛应用，如函数优化、神经网络训练和模糊系统控制等领域。
2. 舰船维修费用分配问题：
舰船装备的战术技术性能随着高新技术的应用而显著提高，但这也导致舰船维修费用需求的快速增长和维修系统复杂度的增加。舰船维修费用的合理分配对于提高舰船整体作战效能和经济效益至关重要。通过合理分配舰船维修费用，能够使有限的维修经费产生最大的军事和经济价值。
3. 建立费用分配优化模型：
为了解决舰船维修费用的分配问题，本文提出了一个基于舰船维修计划结构的优化模型。该模型将舰船维修费用划分为九个主要项：装备中修、装备小修、坞修、维修器材购置、维修设备购置、部门业务、仓库业务、维修改革以及其他。通过回归分析方法，建立了舰船维修总体效益与各项费用分配比例之间的函数关系模型。
4. 应用粒子群优化算法求解模型：
优化模型的求解采用粒子群优化算法进行。算法将舰船维修费用的总体效益视为优化目标，并将费用分配比例如何决定转化为一个多目标函数优化问题。通过PSO算法的迭代过程，可以找到使舰船维修总体效益最大化的各项费用分配比例，从而实现舰船维修费用的最优分配。
5. 计算实例及效果：
文档中提到，通过PSO算法求解优化模型后得到的计算实例显示了良好的效果，这表明该算法对于解决舰船维修费用分配问题具有可行性。它不仅能有效地解决舰船维修费用的分配问题，而且还能提高舰船维修费用的使用效益。
6. 对舰船维修计划部门的意义：
优化模型的建立和应用对于舰船维修计划部门具有重要的参考价值。它可以帮助部门制定科学合理的经费分配方案和维修计划，确保海军舰船装备各项任务的顺利完成。
7. 粒子群优化算法的其它应用领域：
粒子群优化算法不仅应用于舰船维修费用分配领域，还广泛应用于多个领域，包括但不限于科学计算、工程设计、通信网络优化、机器人控制等，其算法的高效性和通用性使其成为解决复杂优化问题的重要工具。
这些知识点总结了粒子群优化算法在舰船维修费用分配中的应用背景、建模过程和求解方法，并且展示了该算法在解决实际问题中的有效性及其在不同领域的应用前景。
