：为了更好地提高并行差分进化算法的求解精度和计算效率，实现适用于解决多种优化问题的鲁棒性 算法，提出了一种多种群多策略的并行差分进化算法。该算法将种群划分为多个子种群，不同的子种群分别 采用不同的差分进化策略。多个子种群各自独立进化，互不干扰，每隔一定代数才进行种群间的通信交流。 通过利用多种群实现多种优化策略，并采用并行方式，使得算法可以采用不同的优化策略进行搜索，更加节省 计算时间。数值实验结果表明，该算法在求解不同类型的优化问题时都具有良好的计算能力和效率。 关键词：多种群；多策略；并行；

针对单种群差分进化算法易出现早熟收敛的问题,提出了一种改进的动态多种群并行差分进化算法。该算法首先利用佳点集方法产生初始种群以增强算法的稳定性和全局搜索能力。基于个体的适应度将种群分为三个子种群,并分别执行采用不同实验向量产生策略和控制参数设置的差分进化算法,既保持了各个子种群算法的独立性和优越性,又不增加算法的复杂性。仿真实验结果表明该算法具有较好的寻优性能。