【摘 要】
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分析了萤火虫优化算（Glowworm swarm optimization,GSO）的全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,提出了一种具有群体智能的改进萤火虫优化算法,借鉴混合蛙跳算法族群划分思想,在G
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分析了萤火虫优化算（Glowworm swarm optimization,GSO）的全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,提出了一种具有群体智能的改进萤火虫优化算法,借鉴混合蛙跳算法族群划分思想,在GSO算法引入了局部搜索及全局信息交换机制,改善了算法寻优性能,并将GSO算法与混合蛙跳算法融合,实现了两种群体共同进化,进一步提高了算法收敛效率。最后,在仿真测试中引入经典测试函数来进行验证,其结果显示,在求解的精确度和收敛速度两个方面,改进优化后的算法提升明显。
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