摘要：针对粒子群算法在优化复杂问题时收敛速度慢和易早熟的缺点，提出了基于近邻刺激的改进粒子群优化算法（NSPSO），通过增加一维刺激机制，加强了种群中粒子相互间的信息交流，改善了粒子的学习能力和算法的搜索能力．同时，粒子在速度更新时自适应采用两种更新机制，防止了陷入局部最优，也增强了粒子的搜索效率．在8个测试函数上的实验表明，与一些改进的粒子群算法相比较，在6个函数上的收敛精度和收敛速度都优于其他改进算法，且t检验结果证明了NSPSO算法具有明显的优势，并通过混合动力汽车能源控制策略的优化问题，进一步验证了NSPSO的有效性．

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