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針對類電磁學（EM）算法后期“開采”能力不夠、解精度不高且易陷入早熟的問題，提出了一種結合混沌映射和限域擬牛頓（ L-BFCS）局部尋優算子的混沌類電磁學算法。其主要思想是在類電磁學算法后期采用限域擬牛頓算子取代類電磁學算法局部尋優算子進行局部搜索；在算法整個尋優過程加入混沌映射，利用混沌映射隨機遍歷的特性，生成新個體跳出局部從而保持種群多樣性。通過對3個連續域測試函數的仿真比較，表明該算法后期能有效地跳出局部最優，較基本類電磁學算法在收斂速度方面有明顯優勢，較粒子群算法（PSO）和加速度系數隨時間變化的粒子群算法（ TVAC）在解的精度以及快速收斂方面更佳；通過在路徑尋優中的應用結果對比表明該算法較元胞蟻群算法（ACO）、粒子群算法在路徑尋優中能得到最佳路徑，說明其在離散域問題中具有更好的適用性。
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