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針對骨干粒子群優化（ BBPSO）算法易陷入局部最優、收斂速度低等問題，提出了基于核模糊聚類的動態多子群協作骨干粒子群優化（ KFC-MSBPSO）算法。該算法在標準骨干粒子群算法的基礎上，首先，采用核模糊聚類方法將主群分割為多個子群，令各個子群協同尋優，提高了算法的搜索效率。然后，引入非線性動態變異因子，根據子群內粒子數以及收斂情況動態調節子群粒子變異概率，通過變異的方式使子群粒子重新回到主群，提高了算法的探索能力；進一步采用主群粒子吸收策略與子群合并策略加強了主群與子群之間、子群與子群之間的信息交流，提高了算法的穩定性。最后，利用子群重建策略，結合主群與子群搜索到的最優解，調節子群重建的間隔代數。通過Sphere等6個標準測試函數進行對比實驗，結果表明，KFC-MSBPSO算法和經典BBPSO算法以及反向骨干粒子群優化（ OBBPSO）算法等改進算法相比尋優準確率至少提高了約11. lqo，在高維解空間內測試結果的最佳均值占到83. 33 010并且具有更高的收斂速度。這說明KFC-MSBPSO算法具有良好的搜索性能與魯棒性，可應用于高維復雜函數的優化問題中。
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