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针对目前传统粒子群算法早熟收敛、多维空间搜索精度不高的问题,提出了一种逐级寻优的算法,在该算法中,基于树状的拓扑结构,同时在速度更新公式中加入最优的叶子节点来平衡粒子全面搜索空间的能力.这样有效地优化了空间搜索精度的问题,又能使群中的粒子向局部最优值、全局最优值和叶子节点的最优值学习,避免早熟收敛.通过几个经典的基准测试函数仿真实验,比较了几种不同算法的效率,测试结果表明提出的新算法取得了很好的效果.将改进的算法应用于图像匹配中,提升了匹配的速度和准确率.