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针对传统粒子群优化算法不能根据实际问题自行选择参数，搜索后期容易陷入局部最优的缺点，提出了一种基于随机摄动的复合粒子群优化算法．该算法在利用简单遗传算法优选粒子群三个参数的基础上，根据粒子种群间的相互独立性，引入随机摄动操作，提高了解的精确度和算法的搜索效率，同时通过对种群中的最差粒子重新进行初始化来保持种群的多样性，以避免陷入局部最优解．