混合群算法结合了群体智能和其他优化或机器学习技术，以更有效地解决复杂问题。群体智能算法，例如粒子群优化 (PSO) 或蚁群优化 (ACO)，模仿自然系统（例如鸟群或蚁群）的集体行为来探索解决方案空间。混合方法将这些方法与互补策略（例如遗传算法、基于梯度的优化或局部搜索启发式方法）相结合，以解决诸如过早收敛或局部搜索能力差等局限性。目标是利用多种方法的优势，同时减轻其各自的弱点。
一个常见的例子是将 PSO 与遗传算法 (GA) 相结合。 PSO 擅长通过将粒子移动到已知的最佳解决方案来进行全局探索，但它可能难以微调结果。通过引入类似 GA 的交叉和变异操作，混合算法可以使种群多样化并逃避局部最优。另一个例子是将 ACO 与模拟退火相结合：ACO 基于信息素的路径查找引导搜索，而模拟退火对较差解决方案的概率性接受有助于避免停滞。这些混合方法通常在诸如路由优化或参数调整等任务中优于独立方法，在这些任务中，平衡探索（搜索新区域）和利用（改进已知解决方案）至关重要。
开发人员可能会在需要鲁棒优化的场景中应用混合群算法，例如工程设计、物流或机器学习模型的超参数调整。例如，供应链优化系统可以使用 ACO 和局部搜索的混合来最小化交付时间，同时适应交通或库存变化等实时约束。主要的权衡是计算复杂性的增加，因为组合技术通常需要更多的迭代或参数调整。然而，DEAP（用于进化算法）或 SwarmPackagePy 等库提供了试验混合设计的框架，使开发人员能够定制解决方案，而无需重新发明核心组件。