针对标准粒子群优化算法在处理多维、多峰值优化问题时暴露出的易早熟收敛的难题,提出了MDDCIW_PSO算法。算法的主要思路如下:在粒子群进化过程中,赋予每代群体中每个粒子的每一维度以不同的线性衰减混沌化惯性权重,即从纵向看,随着迭代次数的增加,惯性权重呈现线性衰减变化;从横向看,当代的每个粒子的每一维度都在当前衰减半径内呈现独立的混沌变化。MDDCIW_PSO算法从纵横两个方向,最大可能地增强了粒子在搜索后期的群活性和局部搜索能力,从而尽可能地避免陷入局部最优。大量的标准测试函数仿真结果表明:M