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为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点，并克服自身存在的问题，提出了一种混合优化算法（简称DPA）。该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体，然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索。在整个算法过程中，群体寻优范围先扩散再收缩，反复迭代渐进收敛。通过3个标准算例的测试表明，新的混合优化算法与差分进化和粒子群优化算法相比，具有收敛速度快、搜索能力强、鲁棒性好的特点。