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针对标准粒子群优化(PSO)算法把惯性权值作为全局参数,很难适应复杂的非线性优化的问题,提出了一种基于粒距和S型函数的粒子群权值调整策略(SFIW)。利用S型函数能够在非线性和线性之间平滑过渡的特性,构造了基于Logistic方程的惯性权值函数。在优化过程中根据每个粒子的粒距大小,调整每个粒子的惯性权值函数的非线性系数,使得粒距较大的粒子获得较大的惯性权值、粒距较小的粒子获得较小的惯性权值,从而平衡算法的局部开发和全局探测能力。最后,通过对基准函数的仿真并与其他PSO算法比较,验证了算法的有效性和可行性。