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摘要
针对花朵授粉算法(FPA)在解决高维度问题时存在收敛速度慢和收敛精度低的问题，本文提出一种混合了多种策略的花朵授粉算法(MFPA)。该算法通过使用自适应控制因子来动态地切换全局与局部搜索策略的使用；为了提高收敛速度和维持花粉种群多样性，提出一种基于多方信息的全局搜索策略；为了能探索到更充分的解空间，提出一种局部搜索策略；为提高算法的搜索解空间能力，引入特征选择策略降低问题复杂度。基于多种类型测试函数开展模拟实验，与多种优秀算法进行算法性能对比分析，实验结论：MFPA 算法在收敛速度与精度方面有着更好的表现，适用于求解大规模复杂优化问题。
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