针对传统PSO方法对CEC2005(The 2005 IEEE Congress on evolutionary computation)中的25个benchmark函数搜索效果较差的问题,提出了"向量整体修订"和"局部跳出"两种改进策略。改变PSO方法中粒子在每一维上的修订相互独立的传统机制,按某一概率将粒子作为整体进行修正,当群体最优长时间不变或变化值小于一定阈值时,为跳出局部最优,按某一概率重新定义群体最优或初始化群体。通过实验证明了改进后的PSO方法对CEC2005中的测试问题的有效性。