【摘 要】
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针对人工鱼群算法（AFSA）不能够完美的解决局部寻优与全局寻优之间的平衡问题，且缺乏跳出局部最优能力等问题，提出了一种基于基因交换的自适应人工鱼群算法（AAFSA-GE）。该改进算法首先利用自适应的视野和步长提高搜索的速度及精度，然后利用混乱行为和基因交换行为增加跳出局部最优的能力并提高搜索效率。为了证明算法的有效性，在实验中使用了10种经典的测试函数将所提出的基于基因交换的自适应人工鱼群算法（A
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针对人工鱼群算法（AFSA）不能够完美的解决局部寻优与全局寻优之间的平衡问题，且缺乏跳出局部最优能力等问题，提出了一种基于基因交换的自适应人工鱼群算法（AAFSA-GE）。该改进算法首先利用自适应的视野和步长提高搜索的速度及精度，然后利用混乱行为和基因交换行为增加跳出局部最优的能力并提高搜索效率。为了证明算法的有效性，在实验中使用了10种经典的测试函数将所提出的基于基因交换的自适应人工鱼群算法（AAFSAGE）与规范鱼群算法（NFSA）、基于扩展记忆粒子群优化算法的人工鱼群算法（PSOEM-FSA）
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