【摘 要】
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采用核心烟花动态爆炸半径策略的动态搜索烟花算法（dynamicsearchfireworksalgorithm，dynFWA）已被证明是解决优化问题的一个重要算法。然而，dynFWA的寻优精度低且容易过早地陷入
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,金陵科技学院计算机学院
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采用核心烟花动态爆炸半径策略的动态搜索烟花算法（dynamicsearchfireworksalgorithm，dynFWA）已被证明是解决优化问题的一个重要算法。然而，dynFWA的寻优精度低且容易过早地陷入局部最优解。为了改善上述的缺陷，通过嵌入一种利用历史成功信息生成两种不同的学习因子来改进传统的动态搜索烟花算法，称为改进的动态搜索烟花算法（improveddynFWA，IdynFWA）。算法中的学习因子充分利用搜索过程中每一代最好的烟花个体信息，使得烟花具有向群体的优良搜索信息学习的能力，并且它的
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