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针对基于罚函数的排挤小生境遗传算法的缺陷，提出了改进的K-均值聚类排挤小生境遗传算法。该算法将改进的K-均值聚类分析与排挤技术有机地结合起来，无需事先确定小生境的数目和半径，可以通过调节最小聚类距离控制收敛到的小生境的数目，避免找到无效的极值点。理论分析和数值实验表明，该算法对于非均匀分布的多峰函数具有较好的搜索性能。