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为改善基本粒子群优化算法的寻优性能，通过算法混合，在粒子群优化算法中遥步引入优进策略和混沌搜索机制，以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能。井将粒子分为两类，分别执行不同的进化机制，实现协同寻优，从而构建为一种新的混沌混合粒子群优化算法。标准测试函数的仿真优化结果表明，该混合算法对较大规模的复杂问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定，性能明显优于标准粒子群优化算法以及遗传算法等单一的随机搜索方法。