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PSO算法是通过粒子间的竞争和协作实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点的一种群智能算法.通过对基本粒子群的缺点进行分析,提出了一种新型自适应PSO算法.采用设置最大速度、惯性权重线性化、引入邻域算子的方法来提高算法的搜索能力,并使用了线性同余法改善粒子的初始化性能.为了验证算法的有效性,使用两个验证函数进行了仿真实验.