針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化（PSO）算法在求解過程中存在求解精度低、搜索后期收斂速度慢等問題，提出一種基于粒子濾波重采樣步驟與變異操作相結(jié)合的改進(jìn)PSO算法-RSPSO。該算法充分利用重采樣中具有較大權(quán)值的粒子被保留和復(fù)制、較小權(quán)值的粒子被舍棄的特點(diǎn)，并利用已有的變異操作方法克服粒子匱乏的缺點(diǎn)，大大增強(qiáng)了PSO算法中后期搜索階段的局部搜索能力。在不同基準(zhǔn)函數(shù)下對(duì)RSPSO算法和標(biāo)準(zhǔn)PSO算法以及文獻(xiàn)中其他改進(jìn)算法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，RSPSO算法的收斂速度較快，同時(shí)其搜索精度和解的穩(wěn)定性均有所提高，且能夠全局地解決多峰問題。