La planificación de procesos es un problema típico de optimización combinatoria. Cuando la escala del problema aumenta, ocurre una explosión combinatoria, lo que dificulta que los algoritmos precisos tradicionales resuelvan el problema. En este artículo se propone un algoritmo híbrido de optimización por enjambre de partículas (HPSO) para resolver problemas de planificación de procesos. Se diseña un método de codificación jerárquica que incluye capa de operación, capa de máquina y capa lógica en este algoritmo. Cada capa de codificación corresponde a la decisión de un subproblema de planificación de procesos. Varios operadores genéticos del algoritmo genético están diseñados para reemplazar la fórmula de actualización de la posición y velocidad de partículas en el algoritmo de optimización por enjambre de partículas. Los resultados del ejemplo de referencia en el estudio de caso muestran que el algoritmo propuesto en este artículo tiene un mejor rendimiento.