针对全局优化问题，提出了一种新的基于多核架构的基于并行学习的免疫克隆选择多粒子群优化算法（ICS），该算法被称为O-PCPSO-ICS。 O-PCPSO-ICS由一个内存和底部多个群集组成。 在O-PCPSO-ICS中，全局最佳个体被保存在抗体记忆中，并通过使用改进的ICS.operator进行提升。 通过使用基于对立的学习算子来加快Pbests的收敛速度。此外，通过迁移方案，可以在不同的子群体中传播出色的搜索信息。最后，所提出的方法在开放式多核体系结构上运行数值模拟验证了O-PCPSO-ICS