结合多智能体的学习、协调策略及粒子群算法，提出了一种基于多智能体粒子群优化的配电网络重构方法。该方法采用粒子群算法的拓扑结构来构建多智能体的体系结构，在多智能体系统中，每一个粒子作为一个智能体，通过与邻域的智能体竞争、合作。能够更快、更精确地收敛到全局最优解。粒子的更新规则减少了算法不可行解的产生，提高了算法效率。实验结果表明，该方法具有很高的搜索效率和寻优性能。-Combining the study of multi-agent technology，coordinating strateg

提出一种基于改进粒子群动态搜索算法的网络重构方法，算法把初始粒子群按照适应度的大小分为两个互不交叉，且具有不同分工的子群，并进行动态搜索。通过引入了交叉和禁忌思想，减少了解陷入局部最优的可能性．与遗传、禁忌搜索算法重构的结果进行比较，表明本文算法具有更高的搜索效率，更容易找到全局最优解．-：An improved method based on improved particle swarm optimization dynamic search algodthm networkrcconfig