惯性权重作为粒子群最重要的参数之一，对全局搜索能力和局部搜索能力有重要的影响。针对传统粒子群算法的局限性，本文对其惯性权重进行改进，提出自适应惯性权重优化的粒子群算法，与原始粒子群算法相比，现在惯性权重和迭代次数与每个粒子适应度有关。仿真结果表明：本文所提出的自适应粒子群算法在迭代次数上优于基本粒子群算法，平均适应度低于基本粒子群算法。
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