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微粒群优化算法（PSO）是一种具有全局随机优化的智能算法。该算法编程简单，鲁棒性强，并行运算能力强，能以较快的速度收敛至全局最优解。本文在PSO的思想基础上提出了一种改进搜索方向，降低“早熟”概率的方法，即结合遗传算法，引入了爬坡算子。本文并将该改进算法应用于基站分布规划的研究中，实验仿真结果表明，利用该改进算法能提高基站覆盖率，降低经济成本。