针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题，提出一种动态分级的混合粒子群优化算法．该算法采取３种级别的并行粒子群算法，分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合，并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目．在全局搜索中，将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力；在局部搜索中，采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优．仿真实验表明，该算法比其他优化算法具有更好的性能．