粒子群优化(PSO)算法易于实现,对优化问题可以获得质量较高的解,被广泛应用在如气动优化这种非线性高难度问题中,但是面对多峰问题容易陷入局部最优,存在鲁棒性较差的问题,为了提高PSO的鲁棒性,提出了基于并行交换的增强粒子群优化算法(EPSOBPE)。该算法通过布谷鸟搜索算法(CSA)和PSO种群并行进化,分层交换操作和增强学习策略来增强算法寻优能力与鲁棒性。该算法兼具了CSA的全局搜索能力和PSO的局部能力,使得新算法具有极强的鲁棒性。函数测试表明,新算法相较于其他智能优化算法有更强的鲁棒性,对不同问题的适应能力更强。将EPSOBPE算法应用到RAE2822翼型和M6机翼的气动优化设计中,相较于其他算法可以得到更好的效果,从而表明新算法有鲁棒性,同时兼具了更好的寻优能力。