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摘要
针对蝴蝶优化算法（BOA）寻优精度低和易陷入局部最优等缺点，提出了混沌反馈共享和群体协同效应的蝴蝶优化算法（CFSBOA）。首先，利用Hénon混沌初始化种群，能够使种群尽可能地覆盖搜索盲区，增加种群多样性，提高算法寻优性能；其次，利用反馈控制电路中正负反馈作用机制的思想，构建蝴蝶之间的反馈共享交流网络，使得蝴蝶个体能够接收来自多个方向的信息，帮助种群定位最优解的位置并执行精细搜索，增强算法逃离局部最优的能力和加快算法收敛的速度；最后，利用群体协同效应机制，提高和平衡全局与局部搜索的能力，增强算法的全局和局部的寻优能力。使用不同维度的基准测试函数、统计检验、Wilcoxon检验及多类型的CEC2014部分函数验证改进蝴蝶优化算法的性能，并与新改进的蝴蝶算法及其他群智能算法进行对比，实验结果表明该算法具有明显优势。
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