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花朵授粉算法（FPA）尋優(yōu)結(jié)構(gòu)新穎，尋優(yōu)能力良妤，但求解高維優(yōu)化問(wèn)題易陷入¨維數(shù)災(zāi)難”。為提高FPA求解大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題的性能，提岀一種改進(jìn)花朵授粉算法（IPA）。采用反向?qū)W習(xí)策略増加種群多樣性，充分搜索解空間，提髙初始種群質(zhì)量;在自花授粉階段，發(fā)揮當(dāng)代最優(yōu)位置的牽引作用，減少算法迭代代價(jià)，提高搜索效率，提出避免維間千擾的方法，采用逐維隨機(jī)擾動(dòng)策略對(duì)花粉饣體進(jìn)行更新，整體評(píng)價(jià)后接受更優(yōu)解提高了算法局部迭代質(zhì)量。IPA僅需3~5個(gè)種群個(gè)體即可達(dá)到滿意的優(yōu)化效果，15個(gè)測(cè)試函數(shù)在100、1000和5000維下的仿真結(jié)果表明：IPA的求解精度大幅提高，收斂速度明顯加快，魯棒性強(qiáng)，與FPA、PSO和BA的時(shí)比表明，改進(jìn)算法在處理不同類(lèi)型大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題上是具有競(jìng)爭(zhēng)力的。
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