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针对人工鱼群算法在寻优过程中接近最优点时收敛速度下降而难以得到精确解，优化复杂问题时易陷入局部极值的缺点，提出了一种复合混沌搜索技术与改进人工鱼群算法相结合的混合算法。该算法采用更具遍历性的组合映射产生复合混沌局部搜索方法，来避免人工鱼长时间陷入局部极值区域，从而更加精确地达到全局最优点；同时，对人工鱼引入反馈一吞食行为进行改进，改进的人工鱼群算法降低了优化后期的复杂度，并提高了优化精度，保证了收敛效率。实验结果表明，在相同参数条件下，该混合算法的收敛速度、优化精度和全局寻优能力均优于基本人工鱼群算法，实