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摘 要： 针对阴阳对优化算法（YYPO）在优化多峰目标函数时存在收敛速度过快和收敛精度过低等问题，提出了一种融合差分变异策略和高斯分布扰动的D向分割方法改进的阴阳对算法MYYPO。首先，MYYPO在算法的分割阶段引入了结合自适应变异因子的差分变异操作，以提高候选解的多样性并增强算法的全局探索能力。其次，利用改进的D向分割方法进行候选解的更新，提高算法面对高维目标函数的搜索能力。（剩余10725字）
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求解多峰目标函数的改进阴阳对算法
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