【摘 要】
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基本萤火虫优化算法（GSO）存在着易陷入局部最优、后期收敛速度慢和适应函数值震荡等缺陷,引起这些问题的一大原因是算法中设置的固定移动步长。而在一些自适应步长萤火虫优化算
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基本萤火虫优化算法（GSO）存在着易陷入局部最优、后期收敛速度慢和适应函数值震荡等缺陷,引起这些问题的一大原因是算法中设置的固定移动步长。而在一些自适应步长萤火虫优化算法（AGSO）中,算法收敛精度和速度虽较基本萤火虫算法有所优化,但其迭代过程中出现的不稳定性仍需改进。为此,设计了二进制自适应步长萤火虫优化算法（BAGSO）,此算法将移动步长转换为各萤火虫位置编码之间的码距,使萤火虫的收敛方向更具全局性,不易陷入局部最优,且进一步提高了收敛精度和稳定性。通过标准测试函数测试,表明在3种算法中BAGSO算法
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