海上试验是水中兵器研发的重要环节。大型海上试验涉及众多分散在全国各地的人员、平台、设备和被试产品等资源,试验周期长、消耗大,在保证试验质量的前提下如何降低试验费用是亟待研究解决的问题。传统的优化算法在解决这类优化问题时存在着等诸多性能局限,不能很好的满足实际应用的需要。因此,针对海上试验选址问题来设计高效的优化算法,具有很好的理论与实际意义。在深入研究选址问题与车间调度问题的基础上,分析了海上试验选址优化问题的特点:试验海区分布在漫长的海岸线上,将这些资源运输到合适的海区属于运输问题。试验海区的选择会影响资源的取舍,资源的取舍与试验流程优化这一车间调度问题密切相关,而试验流程优化反过来又会影响资源的取舍和海区的选择,故该问题可转化为运输问题与车间调度问题的耦合。通过对粒子群算法的深入研究,针对海上试验选址问题的特点,给出了一种新的混合粒子群算法。该算法的主要思想是用粒子群算法生成满足顺序约束的初始串行试验流程;用排队论的相关技术对串行试验流程进行处理,在满足资源约束的条件下使工序尽量并行执行;用启发式算法优化资源的运输和分配。通过对海上试验选址问题建立相应的数学模型,采用所给出的混合粒子群算法进行实验仿真,结果表明该算法能够较好的解决海上试验选址优化问题,对相关算法和应用领域的研究有较高的参考价值。