为了提高社会群体优化算法的整体性能，提出一种混合社会群体优化算法。在提高阶段，通过对最差个体进行反向学习，提高种群的搜索空间，从而使得种群整体能够快速的向最优解收敛；在获得阶段，通过Logistic映射产生混沌扰动，增大种群的多样性，从而能够增加算法跳出局部最优解的可能性。基于标准测试函数的实验研究结果表明改进算法整体提升了寻优效果。
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