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分析了粒子群算法中在满足粒子轨迹收敛的条件下速度的收敛性，以及粒子速度对算法优化性能的影响，进而提出了动态改变惯性权重的策略。以种群粒子平均速度为信息动态改变惯性权重，避免粒子速度过早接近0。五个标准测试函数的仿真试验并与其它算法相比较，结果表明本文算法在进化中期能够很好地保持种群多样性使得算法在平均最优值和成功率上都有很好的改善。