群智能算法（swarm intelligence）的研究日新月异。作为其中的杰出代表，粒子群算法（particle swarm optimization）得到了广泛的应用。论文提出了一种基于群体多样性指标的粒子群算法。当群体多样性指标较高时，采用具有较好全局搜索能力的模式；反之，则采用具有较好局部搜索能力的模式。另外，算法还融合了包括基于梯度的局部搜索，多交叉算子，干扰算子等多种技术进一步提高搜索能力。
近些年，刘兆广教授针对群智能优化算法中存在的全局搜索和局部搜索的平衡，搜索算法的收敛性分析，各类算法融合等问题进行了深入研究，先后以第一作者在《Information Sciences》《Expert Systems With Applications》，《电子学报》上发表3篇特类论文，1篇A2类论文。
（供稿审核人：王有志）
