针对粒子群优化算法在求解动态优化问题存在多样性缺失，寻优速度慢等缺陷，借鉴物理学中的非线性复合效应，本文提出带有非线性效应的复合粒子群优化算法，该算法利用复合材料的相乘效应根据粒子的相似性，基于“最坏优先”规则将种群划分成若干复合粒子．为使种群迅速地在动态环境中找到最优解，利用复合材料的共振效应，成员粒子通过自适应异速度映射机制整合有价值信息．为提高种群的多样性，利用复合材料的诱导效应，引入复合粒子的整体运动策略．最后通过动态标准测试问题实验对相关参数设置进行了分析，并与其他几种粒子群算法相比较，验证了该
