摘要：提出一种改进粒子群算法求解无功优化问题。该算法根据粒子的适应度进行排序,依据排序确定粒子的速度范围：排序靠前（较优）的粒子具有较小的速度范围,排序靠后（较差）的粒子具有较大的速度范围,较好地平衡算法的局部和全局搜索;对全局最优粒子进行克隆和变异,提高算法的收敛速度和收敛精度。同时,对种群中的较差粒子接种疫苗,以较大概率提高粒子的质量,进一步提高算法的收敛速度。对IEEE30节点系统进行仿真,与遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）相比,该算法具有全局搜索能力强、收敛速度快和收敛精度高的特点。

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