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針對烏鴉算法收斂速度慢、容易陷入局部最優的問題，提出了一種具有自適應步長的柯西變異烏鴉算法（ Cauchy mutation crow search algorithm with adaptive step size， CMCSA），對標準烏鴉算法中兩種情況下的位置更新策略進行了改進。在毎次迭代時，利用柯西變異優仳 gbest來增強全局搜索能力和增大變異范圍，以提高種群多樣性，避免陷入局部最優;引入判別概率，在引導者發現自己被跟隨的情況下優化當前個體的位置更新策略;根據當前位置和引導者之間的位置距離，自適應地調整步長，使算法平穩快速地收斂到全局最優，從而控制搜索速度和精度，有效彌補了標準CSA尋優方式的盲目性和收斂速度慢的缺陷。為評價 CMCSA算法的有效性，將其應用于10個基本測試函數進行尋優實驗，并與其他8種智能優化算法進行比較。實驗結果表明，所提算法的平均收斂性和魯棒性都優于其他算法，尋優平均值和標準差的平均排名均為第一，總體性能良好。
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