【摘 要】
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对萤火虫优化（Glowwormswarmoptimization，GSO）算法全局收敛性及其改进算法性能进行了研究。分析了GSO全局收敛性，针对其收敛效率低的缺陷，提出了一种基于族群划分的改进GSO算法，借
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对萤火虫优化（Glowwormswarmoptimization，GSO）算法全局收敛性及其改进算法性能进行了研究。分析了GSO全局收敛性，针对其收敛效率低的缺陷，提出了一种基于族群划分的改进GSO算法，借鉴混合蛙跳算法思想，将萤火虫群体进行族群划分，局部搜索及全局信息交换的方式改善了算法性能，通过引入萤火虫移动组元概念，改进了萤火虫更新策略，在此基础上，利用混沌优化技术，对萤火虫群体进行初始化，使得算法获得较高质量的初始解群体，并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优，最后，采用经典测试函数进行测试，仿真
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