关键词：粒子群算法；早熟收敛；多尺度；协同变异；适应度
摘 要：为了改善粒子群算法易早熟收敛,精度低等缺点提出一种多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率1收敛到全局最优解.算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸,在算法初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子实现全局最优解空间的快速定位；随着适应值的提升,变异尺度随之降低；最终在算法后期阶段,利用小尺度变异算子完成局部精确解空间的搜索.将算法应用6个典型复杂函数优化问题,并同其他带变异操作的PSO算法比较,结果表明,该算法在收敛速度及稳定性上有显著提高.