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针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题，借鉴多种群并行机制和随机搜索策略，提出一种基于随机扩散搜索的协同差分进化算法。引入反向混沌搜索的初始化机制，利用随机扩散搜索策略将种群分为成功和失败2个子群并进行改进，对改进的成功和失败子群分别采用不同的差分策略，克服单一差分策略的缺陷，同时定期使子群的部分最好与最差个体实现一对一的信息交流，从而达到协同进化的目的。仿真结果证明，与粒子群优化算法及差分进化算法相比，该算法具有较好的收敛速度和寻优能力。