通过两组势阱中心不同且相互协同的主、辅子群, 在具有量子行为的粒子群优化(QPSO) 算法基础上构造一种基于随机评价机制的交互式双子群QPSO 算法(DIR-QPSO). 该算法通过子群间的协作避免了种群多样性的快速消失, 增强了算法的全局搜索能力. 同时, 随机因子的加入进一步提高了粒子摆脱局部极值的能力. 对6 个测试函数的实验结果表明, DIR-QPSO 算法相对于传统的粒子群优化算法(PSO) 在处理单峰和多峰函数时具有更好的优化性能, 收敛速度和收敛精度都得到了较大的提高.