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粒子群优化算法是一种在复杂优化问题的空间域探求最优解的启发式搜索方法.为了优化传统的PSO算法,缩短其运行时间,本文提出一种动态收缩型的粒子群优化.收缩型粒子群算法在初始阶段含大量的粒子,随着迭代次数的增加,粒子数量不断减少,仿真结果显示,此方法相比于传统的PSO算法可减少近60％的运算时间.本文运用此改进的粒子群算法优化理论,实现对PID控制参数的自适应调节.结果表明,此新型的PSO算法可以使得PID控制参数调整速度更快,产生超调量小.