针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的问题，提出一种多粒子角色协同作用的混合粒子群算法(MPRPSO)。引入粒子角色的概念，将种群粒子分成探索粒子(EP)、巡逻粒子(PP)和局部开发粒子(LEP)三类角色，在每次迭代中利用探索粒子以标准PSO算法搜索解空间，用基于混沌的巡逻粒子加强全局搜索，并在陷入局部最优时替代部分探索粒子，恢复种群活力。最后通过局部开发粒子的单维异步邻域搜索加强算法局部搜索能力，加快收敛。实验独立运行30次，所提算法在粒子角色比例为0．8：0．1：0．1的条件下，
