针对入侵杂草算法收敛速度较慢,解决复杂高维问题时仍难跳出局部最优的不足,提出了基于佳点集原理的多维竞争文化入侵杂草算法.首先,采用佳点集原理均匀的初始化种群,从而提高初始解的质量;其次,采用多维竞争的机制,使算法更容易跳出局部最优;最后,将改进的入侵杂草算法嵌入到文化框架中,通过不断更新信念空间知识对种群进行全局指导,提高算法的收敛速度.通过5个经典测试函数的测试表明,算法不仅收敛速度快,而且跳出局部最优的能力也得到很大的提升.