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传统粒子群算法采用整体维度更新策略，常因某一维或某几维未达到最优解，导致粒子适应值变差针对此问题，提出具有动态子空间的随机单维变异粒子群优化算法，从优质粒子全维空间中，构造动态子空间，并随机选择异于子空间的一维进行变异。子空间大小动态变化：前期选取多数维度组成子空间，増大变异维度的多样性;后期选取少数维度组成子空间，増强粒子精细搜索的能力。冋时，根据 Pareto定律，使种群在前期20%迭代次数内，探索新解空间区域，后期80%迭代次数内，进行有效的平衡搜索，加快种群收敛速度。使用多类型基准测试函数，在30、50和100维下进行仿真实验，结果表明，该算法在收敛速度和精度上，不仅优于新改进的粒子群算法，而且优于新改进的人工蜂群算法和萤火虫算法。
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