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摘要
为克服萤火虫算法使用全吸引模型和单一学习策略易陷入局部最优的缺点，提出一种基于金字塔模型和多策略协同的萤火虫算法。将种群分为4层，最高层粒子使用柯西突变策略；第二和第三层粒子分别使用双粒子领导和精英邻域搜索策略向更高层学习；最后一层粒子使用三样本学习策略向前三层学习。各层粒子向更高层粒子及自身学习，形成金字塔模型；各层粒子采用不同的学习方法，构成多策略协同。分层寻优减少运动次数，避免算法运行过程中的粒子振荡；多策略协同平衡算法的探索与开发能力，保证算法的多样性。通过在两组测试函数上与改进萤火虫算法及其它群智能算法进行比较，验证了该算法的优化性能。
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