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针对回溯搜索优化算法存在的收敛速度慢，容易陷入局部最优等问题，提出了一种改进算法。首先利用t分布产生变异尺度系数，加快了算法收敛速度；接着完善交叉方程结构，引入最优个体控制种群搜索方向，有效提高了算法开发能力；最后提出进化选择机制，引入差分进化算法变异因子，一定概率下以较差解替换较优解，避免算法陷入局部最优。在数值实验中，选取了15个测试函数进行仿真测试，并与5种表现良好的算法进行了比较，结果表明，该算法在收敛速度及搜索精度方面有明显优势。