粒子群算法是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法,随着计算机的广泛应用、仿生技术的发展,它已成为求解优化问题的重要工具。粒子群算法简单易实现、精度高、收敛快,从它提出时就引起了广大学者的研究兴趣。PSO算法以其灵活稳定,具有分布式控制和自学习能力的优势,无论是从理论研究还是应用研究的角度来看,对粒子群算法的研究都具有重要的学术意义和现实价值。通过粒子的社会行为分析,本文提出了借鉴前一个粒子飞行经验的改进粒子群算法,并将其应用于求解无约束优化问题。在总结PSO算法改进的过程中,发现对算法融合方面的研究具有积极的意义,提出了与死亡罚函数法相结合的混合PSO算法,并将改进的PSO算法应用到约束优化问题求解中。同时,用一些标准的测试函数测试这些改进后的方法,取得了良好的效果。文章第一部分简要介绍了粒子群算法的研究基础。第二部分从PSO算法的基本原理、参数选取、拓扑结构等方面做了介绍。依据改进的目的列举了典型的改进PSO算法。介绍了粒子群算法在工程优化领域的应用。第三部分是对算法做出的改进,并进行函数测试,证明了算法的有效性。