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摘要
针对基本果蝇优化算法(Fruit fly Optimization Algorithm, FOA)收敛速度慢、寻优精度低的问题，提出一种多策略的变异果蝇优化算法(A Mutant Fruit fly Optimization Algorithm with multi-strategy, MFOA)。首先通过混沌映射对初始种群位置进行初始化，以此来增加种群个体的多样性；然后引入对数递减策略的非线性动态收敛因子，以均衡全局搜索与局部开发能力；最后对果蝇最优个体位置进行柯西变异，利用柯西变异的随机扰动特征避免陷入局部最优。仿真结果表明，提出的改进算法相比与其它算法在寻优过程中能够保持种群多样性，具有更好寻优精度和更快的收敛速度。
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