为了提高粒子群优化(PSO)算法在气体泄漏源中的定位精度，针对标准PSO算法中存在的收敛早熟等问题，提出了一种惯性权重非线性递减和异步变化的学习因子相结合的改进PSO(IPSO)算法。该方法能够提高算法的性能，并加快粒子的收敛速度，引入二阶振荡环节来增加种群的多样性。通过函数优化实验与其他PSO算法对比，进行有效性分析和误差分析，由气体扩散模型仿真实验得出：定位结果误差值在1%范围内，表明IPSO算法不仅能够优化粒子学习能力，还能够有效提高算法的收敛精度和稳定性。
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