经颅磁刺激(Transcranial Magnetic Stimulation,TMS)是一种新型无创、无痛的精神疾病治疗方法,在生物医学和康复医学等研究领域展现出了巨大的发展潜力。多通道经颅磁刺激是一种较为灵活的TMS系统,其刺激源是由多个磁刺激线圈排列组成的线圈阵列,具有多靶点同时刺激、可控性强等优点。但是如何合理地控制线圈阵列的激励电流,实现感应电场在靶点处的精准聚焦一直是阻碍多通道经颅磁刺激被广泛应用的难点之一。针对多通道经颅磁刺激存在不能准确实现感应电场在靶点处精准聚焦的问题,基于动态多种群粒子群算法提出了一种新型动态多种群粒子群算法(Novel Dynamic Multi-swam Particle Swarm Optimizer,NMSPSO),该算法具有三种改进策略:新型信息交流策略、分类学习策略和变异策略。通过仿真测试验证了三种改进策略的有效性,分析了参数设置对算法性能的影响,并与其他几种粒子群变种算法进行对比,说明了NMSPSO算法具有更优的求解精度和更快的收敛速度。通过嵌入式Arduino平台的实验证明了NMSPSO算法在保证求解精度的情况下也可以维持较高的求解效率。为了验证改进后的算法对多通道线圈阵列电场聚焦性优化效果,通过COMSOL和MATLAB建立联合仿真平台,实现了物理场和智能优化算法的联合仿真。建立了双层线圈阵列模型和五层头部模型,并对其进行了网格剖分。在联合仿真平台上使用NMSPSO算法和其他几种粒子群算法对双层线圈阵列的电场聚焦性进行了优化,结果显示NMSPSO算法优化得到的电场可以更好地聚焦于靶点周围,聚焦性相较于其他几种算法提高了6%～24%。证明了通过使用本文提出的算法对多通道线圈阵列进行优化,可以较好地提高感应电场在靶点处的聚焦性。本文为提高多通道经颅磁刺激系统在靶点处的电场聚焦性提供了一种新的优化策略,对多通道经颅磁刺激的进一步发展具有一定的指导作用。