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协同协同进化算法是利用分治机制解决大规模动态优化问题的常用算法。它们的表现取决于如何对决策变量进行分组，以及如何跟踪不断变化的最优值。然而，现有的分解方法计算量大，在动态变量交互作用下存在局限性。快速在线分解以及求解新子问题的重构仍然是一个具有挑战性的问题。提出了基于迁移的粒子群优化算法，该算法采用动态微分分组进行在线分解，并采用响应环境变化的求解迁移策略。特别是，一旦环境发生变化，动态差异分组根据变量相互作用的变化严重程度重新调整历史分组。