针对粒子群优化算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等问题，提出自适应惯性权重的粒子群优化算法。算法采用自适应更新惯性权重，添加影响算子，并通过惯性权重自适应调整学习因子，然后加入随机局部搜索策略；最后使用测试函数，通过和3种优化算法进行30次重复实验。结果表明，提出的算法具有更好的全局收敛能力，且收敛精度、和稳定性都有明显的提升。
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