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针对粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入早熟收敛等缺点,提出了混合粒子群优化算法。它借鉴群体位置方差的早熟判断机制,把基因换位和变异算子引入到算法中,构造出新的个体和个体基因的适应值函数,将适应值最差的基因进行变异。为减少算法计算量,采用耗散的粒子群算法结构。实验表明,该算法比只有一个适应值的粒子群算法具有更快的收敛速度。且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。