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在遗传算法优化过程中，引导搜索的主要依据是适应度函数。通过评估常见的几种适应度函数，兼顾保持种群的多样性和算法的收敛性，由乘幂尺度变换，提出了一种改进的乘幂适应度函数。以三个典型的测试函数为例，在相同遗传操作和参数情况下，分别采用常见的与改进的适应度函数进行优化比较。结果表明，所改进的乘幂适应度函数能明显提高算法的收敛精度、收敛速度和收敛稳定性，对提高遗传算法的整体性能有重要的意义。