为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点，结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用，给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度，自适应调整自身搜索邻域大小，增强种群的局部搜索能力；对非最优粒子的位置进行小概率的随机初始化，当其速度为零时，速度自适应变化，以便增强种群多样性和全局搜索能力。仿真实验中，将算法应用于6个典型复杂函数优化问题，并与其他变异粒子群算法比较，结果表明，增强种群多样性的同时提高了局部搜索能力。