粒子群优化(PSO)算法是一种群智能优化算法，最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出，其基本思想是对鸟群捕食行为的仿生模拟，通过鸟群之间的集体协作，快速搜寻并找到最优解。其基本的进化方程如下： 　　其中，r1，r2∈[0，1]为均匀分布的随机数；C1，C2均是正常数；t表示进化代数；Vt，Xt分别表示每个粒子的速度和位置；Pg，Pt分别是粒子群的全局最优和个体最优。 　　为了改善基本PSO算法的收敛性能，Y?Shi等人提出了惯性权重的方法和用模糊控制器来动态自适应地改