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將深度與演化算法結合，提岀一種深度演化算法，即群競爭合作優化（GCCO）算法。首先引入生物群模型來模擬群體搜索獵物的自然現象，算法通過多步迭代可簡單實現優化問題求解。在生物群模型中，跟隨者采用變步長的區堿復制方式，平衡了收斂速度與優化精度，隨機者采用基于特征變換的隨杋游走模式，避免陷入局部最優。其次引入競爭模型和合作模型増加算法復雜性，通過群體間的競爭和信息共享，提高算法的搜索性能。算法的數學模型是從群論、動力學以及帝國競爭理論推導岀來的，在理論上也分析驗證了算法的收斂性。最后在十個優化基準函數上與其他三種優化算法對比測試算法的性能。在解決上海市設立燃氣站點提高到場及時率的實際問題中，GCCO算法也取得了比其他算法更好的效果。
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