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为了避免传统进化规划易早热收敛的缺点，均衡探索和开发能力，论文采用多种群进行并行搜索，采用多变异操作增强搜索模扳，采用整体概率性替换策略避免对适配值函数的依赖性以及避免搜索过程陷入局部极小，尤其采用个体重分配策略使各子群进行信息融合来增加多样性，由此提出了一类改进进化规划，并讨论了算法的函数优化和组合优化实现，同时基于典型算例的数值仿真验证了算法的有效性。