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针对乌鸦算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题，提出了一种具有自适应步长的柯西变异乌鸦算法（ Cauchy mutation crow search algorithm with adaptive step size， CMCSA），对标准乌鸦算法中两种情况下的位置更新策略进行了改进。在毎次迭代时，利用柯西变异优仳 gbest来增强全局搜索能力和增大变异范围，以提高种群多样性，避免陷入局部最优;引入判别概率，在引导者发现自己被跟随的情况下优化当前个体的位置更新策略;根据当前位置和引导者之间的位置距离，自适应地调整步长，使算法平稳快速地收敛到全局最优，从而控制搜索速度和精度，有效弥补了标准CSA寻优方式的盲目性和收敛速度慢的缺陷。为评价 CMCSA算法的有效性，将其应用于10个基本测试函数进行寻优实验，并与其他8种智能优化算法进行比较。实验结果表明，所提算法的平均收敛性和鲁棒性都优于其他算法，寻优平均值和标准差的平均排名均为第一，总体性能良好。
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