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针对标准粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和算法通用性不强等缺点,提出了一种基于混沌优化机制的双粒子群优化算法。它借鉴群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种逐步缩小搜索变量空间的新方法。典型数值实验表明,该算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性。尤其是该算法具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法。