标准粒子群算法易陷入局部最优值。根据粒子群算法中的不确定性因素，提出自适应模糊的粒子群优化算法（AFPSO）。在该算法中，对惯性权值和位置更新采用模糊控制，用所有粒子的个体最优的加权平均替代全局最优值，增强了粒子之间相互学习的能力。仿真实验表明，AFPSO算法简单，可灵活地调节全局搜索和局部搜索能力，与已有相关算法比较，较好地解决了粒子群早熟问题，并提高了搜索精度。