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作为一种基于群智能的并行随机优化方法，粒子群优化算法（PSO）在优化求解问题中体现出了良好的性能．从提出至今引起了广泛的关注，研究成果也不断涌现．从2000年开始，PSO被用于动态优化问题中．这对PSO的研究提出了新的挑战，对于动态问题的优化不再是在解空间中找到一个最优点，而是要尽可能地在解空间中跟踪运动变化的最优点．对目前为止对于PSO在动态环境优化问题的研究内容进行了分析和总结，介绍了针对动态环境优化问题PSO的改进方法、对环境变化的检测和应对策略、优化性能评价的一系列方法以及各种试验及应用案例．