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摘要
传统花朵授粉算法具有收敛精度低，后期收敛速度慢，易陷入局部最优的缺点。针对这些问题，本文提出了一种自适应t分布扰动的正余弦花朵授粉算法。该算法首先利用托普利兹矩阵划分解空间，使初始种群的个体均匀分布在解空间；然后引入正余弦算子对基本花朵授粉算法的局部搜索部分进行改进；最后提出一种自适应t分布扰动来帮助算法跳出局部最优解。在10个标准测试函数上进行实验的结果表明，自适应t分布扰动的正余弦花朵授粉算法具有较快的收敛速度，较高的收敛精度，较好的鲁棒性以及跳出局部最优解的能力，优于基本花朵授粉算法与其他几种相关群智能算法，是解决复杂高维函数问题的有效方法。
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单位昆明理工大学; 自动化学院
