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花朵授粉算法（FPA）尋優結構新穎，尋優能力良妤，但求解高維優化問題易陷入¨維數災難”。為提高FPA求解大規模優化問題的性能，提岀一種改進花朵授粉算法（IPA）。采用反向學習策略増加種群多樣性，充分搜索解空間，提髙初始種群質量;在自花授粉階段，發揮當代最優位置的牽引作用，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解提高了算法局部迭代質量。IPA僅需3~5個種群個體即可達到滿意的優化效果，15個測試函數在100、1000和5000維下的仿真結果表明：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模優化問題上是具有競爭力的。
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