摘要：回溯搜索算法是一种比较新且具有一定竞争力的群体智能优化算法。然而,它的搜索方程存在着开发能力和探索能力不平衡的缺点。针对这一问题,受贪婪机制和粒子群算法的启发,分别提出了一个在最优解附近进行深度开发的搜索方程和一个能够及时跳出局部极值的带扰动算子的搜索方程。在算法寻优过程中,将前一个开发能力较强的搜索方程和后一个搜索能力较强的搜索方程配合使用以确保算法的搜索能力在两方面尽可能地达到平衡。通过对标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,结果表明所提出的算法在处理复杂的数值优化问题时表现出了良好的性能。