在传统的粒子群优化算法(PSO)中,所有粒子都遵循最初设定的一些参数进行自我探索,这种方案容易导致过早成熟,且易被困于局部最优点.针对以上问题,该文提出了一种基于深度确定性策略梯度的粒子群优化算法(DDPGPSO),通过构造神经网络分别实现了动作函数和动作价值函数,且利用神经网络可以动态地生成算法运行所需要的参数,降低了人工配置算法的难度.实验表明DDPGPSO相比9种同类算法在收敛速度和寻优精度上均有较大的提升.