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文档摘要

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花授粉算法：原理、改进与多领域应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学研究与工程应用的诸多领域，优化问题广泛存在，从复杂的工程设计到经济决策，从资源分配到机器学习模型参数调整等。传统的优化算法在面对复杂的非线性、多模态问题时，往往表现出局限性，难以高效地找到全局最优解。随着对自然界生物行为研究的深入，受生物启发的智能优化算法应运而生，为解决复杂优化问题提供了新的思路和方法。

花授粉算法（FlowerPollinationAlgorithm，FPA）正是这样一种新兴的受生物启发的元启发式群智能随机优化技术，由英国剑桥大学学者YangXin-She于2012年提出。其基本思