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针对蛙跳算法（SFLA）在后期收敛速度慢和易于陷入局部收敛的问题,研究一种改进的混 合 SFLA.采用精英策略对局部子群的最差青蛙进行更新,使其既向最优青蛙学习,也向周围其他较好 的青虫圭学习;引入Minkowski距离使全局最优青蛙向局部最优青虫圭和局部进化较好的青虫圭学习,提高 了全局最优青蛙的质量;利用柯西变异分子避免算法陷入局部最优.选取典型测试函数进行仿真实 验验证,结果表明,改进后算法是有效的且高效的.对改进后的S F L A进行收敛性分析.