标题中的"2008-CEC-DMS_PSO_quasinewton_CEC‘2008_PSO_"提到了几个关键概念，分别是"CEC 2008"、"DMS_PSO"、"quasinewton"以及"PSO"。这涉及到2008年国际优化竞赛（CEC 2008）的一个优化问题，其中使用了一种结合了动态多策略（DMS）的粒子群优化（PSO）算法，并且该算法融入了拟牛顿法（Quasi-Newton method）。
1. **CEC 2008**: CEC（Competition on Evolutionary Computation）是每年举办的一系列国际进化计算竞赛，旨在评估和比较不同优化算法在解决特定问题上的性能。2008年的CEC竞赛主要关注大规模优化问题，这些问题通常具有大量的决策变量，对算法的收敛速度和全局搜索能力有较高要求。
2. **DMS_PSO**: 动态多策略（DMS, Dynamic Multi-Strategy）是一种增强粒子群优化（PSO, Particle Swarm Optimization）性能的方法。PSO是一种基于群体智能的全局优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的集体行为来寻找问题的最优解。DMS通过动态调整算法参数或引入不同的搜索策略，提高算法在复杂环境下的适应性和解决问题的能力。
3. **拟牛顿法（Quasi-Newton Method）**: 拟牛顿法是一种用于求解非线性优化问题的数值方法，它试图在没有计算Hessian矩阵（二阶导数矩阵）的情况下逼近梯度下降法的性能。这种方法通过构建一个近似Hessian矩阵来更新搜索方向，以加快收敛速度。在大型优化问题中，由于Hessian矩阵的计算成本高，拟牛顿法提供了一种有效且经济的替代方案。
4. **PSO算法**：粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，由多粒子组成，每个粒子代表可能的解决方案，并在搜索空间中移动。粒子的速度和位置会根据自身最佳位置（个人极值）和全局最佳位置（全局极值）进行更新，以找到最优解。
文件"DMS_PSO_funcec08.m"很可能是一个MATLAB脚本，用于实现上述算法并在CEC 2008的测试函数上运行。这个脚本可能包含了初始化粒子群、更新规则、拟牛顿法的实现以及与其他优化策略的结合等核心逻辑。
综合以上信息，我们可以了解到这个项目是关于如何使用拟牛顿法改进粒子群优化算法，以更好地解决CEC 2008竞赛中提出的大规模优化问题。这个算法的实现可能涉及对标准PSO的改进，如动态调整学习因子、惯性权重和局部/全局搜索策略，同时结合拟牛顿法来加速收敛。通过分析和理解"DMS_PSO_funcec08.m"代码，我们可以深入研究这些优化策略的具体细节和效果。
