2019年SEVC SCI1区TOP：维度学习粒子群算法TSLPSO，深度解析+性能实测传统粒子群算法（PSO）通过粒子根据个体最佳经验和种群最佳经验更新速度和位置，虽然这种学习机制简单易行，但容易产生振荡等问题。因此设计一种有效的学习策略，以克服这些问题并提高搜索效率，成为PSO研究中的重要课题。本文提出了一种基于粒子个人最佳经验维度学习策略（DLS），其用来发现并整合种群最佳解中的有前景信息。基于BLS，本文提出了双群学习粒子群算法（TSLPSO），该算法采用不同的学习策略：一个子群通过DLS构建学习示例来引导粒子的局部搜索，另一个子群则通过综合学习策略来引导全局搜索。