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针对基本粒子群算法产生初始种群的盲目性和在搜索过程中粒子多样性丧失的缺点,提出了一种采用混沌策略改进的混合混沌布尔（Chaotic Boolean）PSO算法,在每轮迭代中将适应度最差的20%粒子进行单点交叉,选择次差的20%粒子增加混沌扰动。数值仿真结果证明了改进后的Chaotic Boolean PSO算法能更快地找到最优值,有效避免容易陷入局部最优情况发生。