生物地理学优化算法（BBO）作为一种新型的智能算法，在其提出不到十年的时间内受到学界的广泛关注和研究，并显示出了广阔的应用前景。为了提高算法的优化性能，对BBO算法提出一种改进，该算法在将差分优化算法（DE）中的局部搜索策略同BBO算法中的迁移策略相结合的基础上，针对迁移算子和变异算子分别进行改进，提出了二重迁移算子和二重变异算子，使得栖息地个体在进化过程中得到更高的进化概率，从而使得算法的寻优能力得到进一步提升。通过6个高维函数的测试，结果表明该算法在优化高维优化问题时，较其他几种生物地理学优化算法具有更好的收敛性和稳定性。