粒子群优化算法的核心思想是每个粒子根据自己和周围粒子的“信息共享”寻优，达到全空间搜索最优解的目的。收敛速度快，全局寻优能力强。针对基本粒子群算法寻优精度较低，结果易发散的缺点，提出了一种参数自适应调整和边界条件约束的粒子群算法，惯性权重，学习因子随着迭代过程线性递加或递减，从而在算法初期个体能搜索整个空间，后期能够朝着全局最优值收敛而找到全局最优值。同时设置粒子边界条件约束，保证算法寻优解的准确性。理论分析和数值仿真结果表明了所设计方法的高效性，在保证算法效率的前提下，有效地提高了算法的寻优精度。
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