本发明提供一种改进的多元宇宙智能优化算法，即多策略多元宇宙群的智能优化算法。本方法对多元宇宙智能优化算法更新策略单一、全局探索范围不足等缺点进行改进创新，在优化过程中借鉴遗传算法中交叉、变异、选择的机制来扩大全局探索范围；创新宇宙群更新策略，丰富优化过程中的更新机制，加强局部探测的能力。具体操作为：首先，初始化待优化问题、待优化种群U及适应度函数；在此基础上，根据初始化信息使用不同策略更新用于待优化的宇宙种群E；再次，对已更新的E宇宙种群反向来使用不同策略更新待优化的U宇宙种群；最后，通过不断迭代上述正反向优化过程，从而得出最终的优化结果。