摘要：布谷鳥搜索算法和粒子群優(yōu)化算法都屬于仿生優(yōu)化群算法,它們的原理簡單、實現(xiàn)方便,在諸多領(lǐng)域得到應用。雖然這兩種算法優(yōu)點明顯,但是它們在全局搜索能力、收斂速度等方面存在不同程度的不足,當它們應用于復雜優(yōu)化問題時,需要采用改進措施來提升其性能。把布谷鳥搜索算法和粒子群優(yōu)化算法進行混合,在兩種算法平行進化的基礎(chǔ)上引入共享機制,使兩種算法優(yōu)點互補。仿真證明,混合算法提升了算法的全局搜索能力和收斂速度,適應性更強,可以應用于復雜的優(yōu)化問題。