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在基本人工鱼群算法的后期,人工鱼会有极大可能聚集在非全局最优值处,导致算法陷入局部最优,从而使得基本鱼群算法在搜索精度、收敛速度及稳定性等方面受到严重影响。为克服上述缺点,在自适应Levy分布的基础上,提出一种混合变异改进人工鱼群算法。利用Levy分布及混沌变异的特点,增加基本人工鱼群算法中人工鱼状态的多样性,提高基本人工鱼群算法跳出局部最优的能力。对基本鱼群算法进行改进,通过典型测试函数的实验仿真结果表明,与粒子群算法及人工鱼群算法相比,改进人工鱼群算法的寻优能力更强。