标准的粒子群算法在进化后期常易于陷入局部最优。为提高粒子群算法的寻优性能，首先对学生学习-考试机制进行分析，得到学习-考试机制的基本原则，然后，利用该原则和粒子局部最优的信息，在粒子陷入局部最优时，对粒子的位置分量进行有机地组合，即考试策略。数值实验结果证明了新策略极大地提高了粒子的寻优性能。