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针对高维优化问题，随机初始化的粒子群算法中不同维的收敛情况不同，常用惯性权重不能很好地平衡全局搜索和局部搜索，且算法也易陷入局部最优。本文提出一种基于惯性权重维正弦调整和t分布维变异的粒子群优化算法，兼顾各维的收敛情况，较好地保持了种群的多样性。通过4个典型函数的测试，结果表明改进算法提高了收敛速度和精度。