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针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值点的问题,将混沌运动的遍历性,随机性以及初值敏感性等特点融入粒子群优化过程中,并通过模拟退火的方法对参数实现局部优化,使得粒子群优化算法的参数随着优化算法的进行不断改变,以适应不断变化的优化需要。通过对经典函数的仿真实验,证明了该方法在提高收敛性的前提下,收敛精度较传统算法也有了提高,且克服了易陷入局部极值区域的问题。