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花朵授粉算法（FPA）尋優(yōu)結(jié)構(gòu)新穎，尋優(yōu)能力良妤，但求解高維優(yōu)化問題易陷入¨維數(shù)災難”。為提高FPA求解大規(guī)模優(yōu)化問題的性能，提岀一種改進花朵授粉算法（IPA）。采用反向?qū)W習策略増加種群多樣性，充分搜索解空間，提髙初始種群質(zhì)量;在自花授粉階段，發(fā)揮當代最優(yōu)位置的牽引作用，減少算法迭代代價，提高搜索效率，提出避免維間千擾的方法，采用逐維隨機擾動策略對花粉饣體進行更新，整體評價后接受更優(yōu)解提高了算法局部迭代質(zhì)量。IPA僅需3~5個種群個體即可達到滿意的優(yōu)化效果，15個測試函數(shù)在100、1000和5000維下的仿真結(jié)果表明：IPA的求解精度大幅提高，收斂速度明顯加快，魯棒性強，與FPA、PSO和BA的時比表明，改進算法在處理不同類型大規(guī)模優(yōu)化問題上是具有競爭力的。
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