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傳統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到最優解，導致粒子適應值變差針對此問題，提出具有動態子空間的隨機單維變異粒子群優化算法，從優質粒子全維空間中，構造動態子空間，并隨機選擇異于子空間的一維進行變異。子空間大小動態變化：前期選取多數維度組成子空間，増大變異維度的多樣性;后期選取少數維度組成子空間，増強粒子精細搜索的能力。冋時，根據 Pareto定律，使種群在前期20%迭代次數內，探索新解空間區域，后期80%迭代次數內，進行有效的平衡搜索，加快種群收斂速度。使用多類型基準測試函數，在30、50和100維下進行仿真實驗，結果表明，該算法在收斂速度和精度上，不僅優于新改進的粒子群算法，而且優于新改進的人工蜂群算法和螢火蟲算法。
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