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针对粒子群算法在多峰函数优化中极易陷入局部最优的问题,提出一种融合交叉、变异以及混沌的新型混合粒子群算法。该算法采用混沌初始化所有粒子位置和速度,保证初始粒子在解空间均匀分布;在每代进化过程中引入交叉操作增加种群的多样性;并且在算法后期,粒子陷入局部极值时,采用一种新的自适应混沌扰动机制和变异机制,以确保粒子跳出局部最优位置。选用4个标准测试函数对所提出的算法进行对比仿真研究,结果表明,该算法具有较快的收敛速度、有效的全局寻优能力。