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粒子群算法的速度更新公式是通过惯性权值来调节前代速度对当代速度的影响。标准粒子群算法的惯性权值是采用线性递减策略,这使得算法极易收敛到局部最优;而且这种方法依赖于最大迭代次数的设定,使得惯性权值的选取具有盲目性。本文提出一种动态改变惯性权值的方法,充分利用目标函数所提供的信息,构造按指数衰减的惯性权值并进行了分析,最后对一标准测试函数进行了仿真。结果表明,所提算法能够得到更好的优化效果,验证了方法的有效性。