【摘 要】
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针对基本果蝇优化算法（FOA）寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点，融入混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行优化，提出自适应混沌果蝇优化算法（ACFOA）。在算法处于收敛状态时，应用混
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针对基本果蝇优化算法（FOA）寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点，融入混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行优化，提出自适应混沌果蝇优化算法（ACFOA）。在算法处于收敛状态时，应用混沌算法进行全局寻优，从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明，ACFOA具有更好的全局搜索能力，在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA有较大的提高。
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