引入分合策略的动态分组粒子群优化算法

基于社会系统中普遍存在“分久必合，合久必分”的现象，有学者提出了分合策略的动态分组粒子群优化算法。分策略提高了演化群体的多样性，克服了粒子群优化算法局部收敛的缺陷。合策略吸取了不同群体的优良特性，提高了智能算法的全局搜索能力。

在人类社会发展长河中，人总是不停地经历着分与合的发展进程。远古时期，为了壮大生存的力量，相近或相似的个体自然地合在一块，成为一个群体。当这个群体发展到一定的阶段，由于生存条件的局限，这个群体不得不分开成为几个群体，独立地去寻找生存的机会;当分开到一定的时间后，为了克服暂时的恶劣自然环境或复杂的社会环境，不得不走向合的道路。

简单地讲，人类的历史是一个不停地“分久必合，合久必分”的历史，对智能优化算法和“分久必合，合久必分”规律的研究表明，两者存在一定的关联，因此面向智能算法提出了分策略与合策略两种策略。

分策略

已知在D维目标搜索空间中，若干个个体组成一个种群，每个个体i包含一个D维的位置向量Xi,当种群在进化过程中陷入局部最优，则种群按一定的机制分成若干个子群，每个子群在一定的机制下向某一个方向移动。

合策略

已知在D维目标搜索空间中，若干个种群，各个种群在进化过程中都陷入局部最优之后，让每个种群按一定的机制选择部分个体组合成为一个全新的种群，通常该种群规模不变。