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全局优化问题广泛存在于生产制造等众多领域中,如何高效地求得该类问题的全局最优解一直是优化计算领域中的研究热点。近年来,随着计算技术的快速发展,传统的优化方法已无法解决越来越复杂的最优化问题。类电磁机制算法作为一种现代智能优化算法已广泛应用于该类问题的求解中。类电磁机制算法(Electromagnetism-like Mechanism Method, EM)是一种基于种群的元启发式优化算法,可用于对无约束优化问题等全局优化问题进行仿真、验证和求解。本文以无约束优化问题为研究对象,研究了EM算法的寻优机制,以实现对算法步骤的改进与验证。本文首先介绍了EM算法的优化原理及算法流程,并分析了其在求解无约束优化问题时存在的一些问题,例如初始种群不均匀、移动公式效率低、全局最优解精度不高等。然后从种群初始化和粒子移动两个步骤对EM算法进行了改进,并引入了全局最优解的精度增强机制,即采用随机化均匀设计方法构造初始种群,使初始粒子更加均匀地分布于可行域中,增加了种群的多样性,为算法的全局寻优提供了更加有利的初始环境;在粒子的更新公式中,设计了一种自适应调节粒子移动步长的函数,引导粒子向最优解方向移动,加快了算法的收敛速度;对全局最优粒子进行精度增强训练,使其向更优的方向搜索,从而提高了解的精度并加快了算法的收敛速度。最后,使用一些经典的标准测试函数验证并分析了新算法在求解无约束优化问题时的可行性和有效性。实验结果表明,改进后的新算法具有更好的收敛效果和更高的求解精度。