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提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法Hooke-Jeeves搜索法和惯性权重线性调整的局部收缩的微粒群算法的混合算法。该算法不需要计算梯度，容易应用于实际问题中。通过对微粒群算法的修正，使混合算法具有更加精确和快速的收敛性。主要目的是通过加入混合策略证明标准微粒群算法是能够被改进的。利用6个基准测试函数进行仿真计算比较，计算结果表明，新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其它的两种算法（PSO和与混沌相结合的PSO算法）。仿真结果表明，新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法。