群智能算法的优化是提升群智能算法性能的一个主要途径，随着群智能算法越来越广泛地运用到各类模型优化、生产调度、路径规划等问题中，对智能算法性能的要求也越来越高。亚群策略作为一种优化群智能算法的重要手段，能够灵活地平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力，已经成为群智能算法的研究热点之一。为了促进亚群优化策略的发展和应用，对动态亚群策略、基于主从范式的亚群策略和基于网络结构的亚群策略进行了详细调查，阐述了各类亚群策略的结构特点、改进方式和应用场景。最后，总结了亚群策略目前存在的问题以及未来的研究趋势和发展方向。

针对蜻蜓算法（DA）存在开发能力弱、种群多样性低、易过早收敛至局部最优等问题，提出一种基于亚群和差分进化的混合蜻蜓算法（HDASDE）。首先，对基本蜻蜓算法进行改进：融入混沌因子和有目的的莱维飞行来提升蜻蜓算法的寻优能力，并提出混沌跃迁机制加强基本蜻蜓算法的勘探能力；其次，在差分进化（DE）算法的基础上引入反向学习加强DE算法的开发能力；再次，利用亚群策略提高算法跳出局部最优的能力，设计了一种动态双亚群策略将整个种群划分为动态变化的两个亚群；然后使用动态亚群结构将改进蜻蜓算法和改进DE算法进行融合，融合后的算法具有较好的全局勘探能力以及较强的局部开发能力。最后，将HDASDE应用于13个典型的复杂函数优化问题和三杆桁架的设计优化问题，并与原始的DA、DE算法以及其他元启发式优化算法进行对比。实验结果表明，HDASDE在所有13个测试函数中优于DA、DE、人工蜂群（ABC）算法；在12个测试函数中优于粒子群优化（PSO）算法；在10个测试函数中优于灰狼优化（GWO）算法。并且，在三杆桁架的设计优化问题中效果较好。