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针对标准粒子群算法在处理复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了新的混合粒子群算法.该算法利用混沌运动的遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化,且捕食搜索策略可以通过调节限制级别的控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索.测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力.