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在群体智能算法中个体种群的多样性在进化后期逐渐消失，个体趋同性增加，因此粒子群算法的主要缺点是容易陷入局部最优值。提出了一种新的改进粒子群算法，该算法结合了压缩因子和综合信息策略，其中压缩因子可以平衡粒子群算法中的局部和全局搜索，综合信息可以较好地加强种群的多样性。改进后的粒子群算法与基本粒子群算法、自适应粒子群算法和压缩因子粒子群算法在7个测试函数上分别进行了精度对比测试、成功概率测试和收敛速度测试，结果表明新算法获得了较高的搜索精度和较快的收敛速度。