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针对旅行商问题（TsP）在搜索后期解的多样性和精度下降的问题，提出一种解决TSP问题的分段混合蛙跳算法（s．SFLA）。该算法在搜索初期利用逆转变异算子减少交叉路径，在搜索的后期引入邻域搜索（个体邻域，局部最优领域，全局最优邻域）增加种群多样性。在整个搜索过程中记忆全局历史最优解与局部历史最优解，进行全局更新和局部更新，避免迂回搜索。在局部更新中，每一个青蛙都有机会得到更新。实验结果表明，与遗传算法、蚁群算法、基本蛙跳算法相比，S-SFLA算法在求解中等规模的TSP问题上具有更快的搜索速度和更高的求解精度