【摘 要】
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针对标准PSO在处理复杂高维优化问题时易出现收敛速度慢、陷入局部最优等问题，提出一种多种群子空间学习的粒子群优化算法（MSPSO）．该方法构造了一种新的多子群间信息共享模式，提出
【机 构】
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南昌工程学院信息工程学院,江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室,安徽医科大学第一附属医院信息技术科
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针对标准PSO在处理复杂高维优化问题时易出现收敛速度慢、陷入局部最优等问题，提出一种多种群子空间学习的粒子群优化算法（MSPSO）．该方法构造了一种新的多子群间信息共享模式，提出子空间学习的概念，并对普通粒子和精英粒子分别进行子空间学习．本文算法简单明确，易于实现，具有很强的稳定性、收敛速度快和较好的全局搜索能力．在固定评估次数的情况下，对常用的19个基准测试函数进行了30维和100维仿真实验，实验结果表明本文算法在收敛速度和求解精度上优于最近提出的几种知名算法（如FIPS、HPSO-TVAC、DMS-P
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