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为了克服人工萤火虫算法（Glowworm swarm optimization,GSO）在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢,求解精度不高、易陷入局部最优等问题.提出了一种改进的变步长自适应的萤火虫优化算法.采用该算法可在一定程度上避免因过早的成熟陷入局部最优,并且可在后期达到更高的精确度.实验仿真证明,该算法较明显的提高了其收敛速度和精确度.