自然界中生物体为适应环境不断进化的自适应能力使许多在人类看来复杂的优化问题得到了完美的解决。近年来一些建立在自然生态系统机制下的仿生优化算法不断出现如蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等,丰富了现代优化技术,也为传统技术难以解决的优化问题提供了一种全新的解决方案。工业和科学领域中的多数实际问题的复杂程度正在日益增加,出现了大量无法在可接受的时间内找到最优解的问题。传统的规划技术己经无法满足求解这类问题的需求,因此需要一种更高效更实用的优化算法。作为一种新的群体智能方法,粒子群算法是一种非常实用的优化工具,其在处理高维以及缺乏领域知识的问题时效果明显。粒子群算法的核心思想源于自然界中生物群体的觅食活动,算法本身具有原理简单、收敛速度快、精度高等优势,自提出之后在数值优化领域中得到了广泛关注。本文主要对粒子群算法中的拓扑结构进行分析,拓扑结构是粒子群算法中粒子之间的连接方式,不同的连接方式对粒子群算法的收敛精度和收敛时间都会有影响。因此,在对函数进行测试时,采用合理的拓扑结构会使粒子群算法得到更好的收敛结果。本文先采用基本的粒子群算法对拓扑结构进行研究,采用相同的测试函数验证不同拓扑结构对粒子群算法的影响。之后采用改进后的粒子群算法对拓扑结构进行验证,这种改进包括两个方面,一方面是对粒子的数目进行调节,使粒子群算法在搜索过程的早期具有较多的选择,即粒子具有更强的多样性,而在算法的后期,减少粒子的数目,使算法的收敛时间更短;另一方面对粒子群算法中粒子的初值进行固定赋值,使粒子群算法中的粒子在搜索空间中得到更好的分布,最终提高粒子群算法的收敛精度。最后在对不同的测试函数进行仿真,验证改进后的粒子群算法采用各种拓扑结构在测试不同函数时的有效性。