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针对经典粒子群算法容易陷入局部最优的不足之处进行研究, 提出对经典粒子群算法使用自适应惯性权重并引入遗传算法的思想来解决经典粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题.仿真实验结果表明, 该混合算法与经典粒子群算法相比, 不仅能够避免寻优过程中陷入局部最优问题, 而且还具有收敛速度快、 成功次数高、 稳定性及寻优结果好等特点.