粒子群优化算法（PSO）是一种模仿鸟群捕食行为的群体智能优化技术。它通过群体中粒子间的合作与竞争，实现在高维空间内的搜索寻优。每个粒子代表问题空间中的一个潜在解，通过跟踪个体历史最佳位置以及群体历史最佳位置来调整自身的搜索方向和速度。然而，在标准PSO算法中，存在一些问题，比如容易过早收敛到局部最优解（“早熟”现象）和收敛速度较慢等，这些问题制约了其在实际应用中的性能。
为了解决上述问题，研究者们提出了一系列改进策略。惯性权重改进算法是其中重要的一个方向，其核心思想是引入一个惯性权重系数来平衡粒子速度的全局和局部搜索能力。较大的惯性权重有助于粒子进行全局搜索，而较小的惯性权重则有利于粒子进行局部细致搜索。
在该论文中，作者邢焕革和卫一熳提出了一种新的惯性权重策略，这种策略与传统的惯性权重调整机制不同。新策略引入了变异粒子扰动，即根据粒子变异程度的大小，动态调整惯性权重。变异操作是借鉴生物进化论中的遗传变异机制，通过对粒子位置或速度的随机扰动来增加种群的多样性，从而避免算法早熟收敛和提高收敛精度。
当粒子经历变异时，表明当前的搜索过程需要增加多样性以避免局部最优，因此需要增大惯性权重。相反，如果粒子没有发生变异，表明算法正处于稳定收敛阶段，此时应减小惯性权重以促进算法向全局最优解快速收敛。通过这种方式，惯性权重的调整与粒子变异程度相关联，不仅提升了全局寻优能力，同时也改善了收敛精度和速度。
这种动态调整的惯性权重策略，使得粒子群算法在优化过程中能够根据搜索状态自适应地调整粒子的运动，既不会陷入局部最优，也能够提高算法的收敛速度和寻优精度。仿真结果表明，改进后的算法能够有效地避开局部最优解的干扰，具有更快的收敛速度和更高的寻优精度。
关键词中的“变异粒子”指的是在搜索过程中引入变异机制，增加种群多样性的粒子；“惯性权重”是PSO算法中用来平衡全局和局部搜索能力的关键参数；“粒子群算法”则是上述算法的简称，指的是一类模仿生物群体智能行为的优化算法。
通过引入变异粒子扰动和动态调整惯性权重，这种改进的PSO算法在函数优化、模式识别、系统控制等领域的应用中表现出了较大的优势。这也显示了该算法在实际问题求解中具有很好的实用性和扩展性，对于推动智能优化技术的发展具有重要意义。
