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针对标准粒子群优化算法搜索精度不高、易陷入局部最优的问题，提出了一种带扰动因子的自适应粒子群优化算法。该算法进行混沌初始化，采用自适应的惯性权重，并将扰动因子加入粒子个体极值、全局极值和位置更新公式中。通过与其它算法的数值实验对比，新算法能够有效避免局部最优，全局收敛性能显著提高，收敛速度更快。