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针对全局版粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于共享法的改进型PSO算法.当种群处于停滞状态时,在保留部分粒子继续进行局部精确搜索的同时,重新初始化其他粒子,并引入共享函数来阻止这部分粒子向局部最优点移动.这样既保留了原有的较优粒子,又达到了跳出局部最优的目的,且能保证不陷入同一局部最优点.通过数值仿真实验,验证了该算法的有效性和实用性.