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从现实中鸟的搜索方式中得到灵感,提出一种新的变异粒子群算法,称之为采用多搜索模式的粒子群优化算法(MMPSO)。该算法中的每个粒子使用3种搜索模式在搜索空间中搜索食物,可随时调整其搜索方式。在数值仿真实验中选择了几个比较典型的高维复杂优化问题用来测试算法的性能。结果表明:算法的全局搜索能力和避免粒子陷入局部最优的能力都得到了明显提高,在一定程度上避免了早收敛现象的发生,可用于求解高维复杂函数的优化问题。