混合粒子群优化 (HPSO) 是标准粒子群优化 (PSO) 算法的一种变体，它将 PSO 与其他优化技术相结合，以克服其局限性。 PSO 是一种基于种群的元启发式算法，其灵感来自鸟类或鱼类的社会行为，其中“粒子”通过根据自身经验和群体集体知识调整其位置来探索搜索空间。 虽然 PSO 对于全局优化有效，但它可能在局部最优、收敛速度慢或处理复杂约束方面遇到困难。 HPSO 通过整合互补方法（例如遗传算法、梯度下降或局部搜索例程）来解决这些问题，从而提高性能。
一种常见的 HPSO 方法将 PSO 与遗传算法 (GA) 算子（如交叉或变异）相结合。 例如，在 PSO 迭代之后，粒子可能会发生突变以引入多样性，从而防止过早收敛。 另一种混合方法将 PSO 与局部搜索算法（如 Nelder-Mead 或模拟退火）配对。 在这种设置中，PSO 执行广泛的探索，而局部搜索细化有希望的解决方案。 对于约束优化问题，HPSO 可能会结合惩罚函数或修复机制来处理边界。 开发人员还可以嵌入特定领域的启发式方法——例如使用梯度信息来指导可微函数中的粒子速度——以加速收敛。 这些混合方法保留了 PSO 的简单性，同时添加了针对问题量身定制的专门功能。
HPSO 广泛应用于工程设计、机器学习和物流领域。 例如，在神经网络训练中，HPSO 可以将 PSO 与反向传播相结合，以避免损失景观中的局部最小值。 在机械工程中，它可以通过将 PSO 与有限元分析相结合来进行实时约束检查来优化组件形状。 实施 HPSO 的开发人员应考虑权衡：添加复杂组件可能会提高结果，但会增加计算成本。 PySwarms 或 DEAP 等开源库提供了模块化框架来试验混合设置。 通过将 PSO 的全局搜索与有针对性的局部优化或特定问题的规则相结合，HPSO 为解决标准算法无法胜任的具有挑战性的现实问题提供了一种灵活的工具。