摘要： 针对蝗虫优化算法（ＧＯＡ）在求解高维复杂函数的全局最优值时收敛精度不高、收 敛速度较慢的问题，给出两类基于非线性权重的新型蝗虫优化算法（ＮＧＯＡ）。ＮＧＯＡ１主要改 进了位置更新公式中的线性自适应参数，并将其作为当前最优位置的权重，以利于平衡算法的 探索与开发能力。ＮＧＯＡ２是在 ＮＧＯＡ１的基础上，给出精英蝗虫位置更新策略。该方法提高了 算法的收敛速度，且具有理想的收敛精度。９个基准函数的测试结果表明：ＮＧＯＡ１、ＮＧＯＡ２的 寻优性能远胜于 ＧＯＡ、基于曲线自适应的蝗虫优化算法（ＣＡＧＯＡ）。ＮＧＯＡ２能够收敛到多个测 试函数的全局最优值，是求解高维复杂函数的有效工具。
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