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为了克服粒子群算法在求解多峰函数时极易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于自适应动态邻居广义学习的改进粒子群算法（ADPSO）。在ADPSO算法中,根据每个粒子邻居中最好运行粒子的状态动态地调整邻居拓扑结构;每个粒子的学习样本包括全局最优粒子、自身最优粒子和粒子邻居中最优运行粒子;并且在新产生的粒子位置上,加上一个随机位置以增加粒子向全局最优解移动的概率。在基准函数的测试中,结果显示ADPSO算法比其他PSO算法有更好的运行效果,是求解多峰问题的一种有效算法。