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傳統(tǒng)粒子群算法采用整體維度更新策略，常因某一維或某幾維未達(dá)到最優(yōu)解，導(dǎo)致粒子適應(yīng)值變差針對(duì)此問題，提出具有動(dòng)態(tài)子空間的隨機(jī)單維變異粒子群優(yōu)化算法，從優(yōu)質(zhì)粒子全維空間中，構(gòu)造動(dòng)態(tài)子空間，并隨機(jī)選擇異于子空間的一維進(jìn)行變異。子空間大小動(dòng)態(tài)變化：前期選取多數(shù)維度組成子空間，増大變異維度的多樣性;后期選取少數(shù)維度組成子空間，増強(qiáng)粒子精細(xì)搜索的能力。冋時(shí)，根據(jù) Pareto定律，使種群在前期20%迭代次數(shù)內(nèi)，探索新解空間區(qū)域，后期80%迭代次數(shù)內(nèi)，進(jìn)行有效的平衡搜索，加快種群收斂速度。使用多類型基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)，在30、50和100維下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該算法在收斂速度和精度上，不僅優(yōu)于新改進(jìn)的粒子群算法，而且優(yōu)于新改進(jìn)的人工蜂群算法和螢火蟲算法。
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