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各种智能优化算法由于进化原理不同，优化性能各异，将不同种类的智能优化算法混合起来，往往能够取长补短，互相促进，提高混合算法的优化性能。利用粒子群优化（PSO）算法的快速收敛特性和混合蛙跳算法（SFLA）突出的全局协同搜索能力，提出了一种PSO—SFLA混合优化算法。该混合算法在执行过程中将种群分为2个子群体，一个子群体采用PSO算法进化寻优，另一个子群体采用改进的SFLA进化寻优，2个子群体共享整个种群极值信息。通过对3个标准函数进行实验并与基本PSO算法进行比较，实验结果表明混合算法获得了更好的解，具有