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摘 要：针对浣熊优化算法（COA）易陷入局部最优、收敛速度快的缺点，本文提出了一种多策略融合的浣熊优化算法（MICOA）。该算法采用自适应适应度距离平衡策略，平衡个体的适应度函数值和个体与最优解的距离，增强了算法跳出局部最优的能力;采用自适应协方差学习策略，COA算法能够在开发阶段充分利用优势种群信息;采用了局部最优扰动方案，有利于帮助算法跳出局部最优。（剩余172字）
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多策略改进浣熊优化算法
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