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研究一种基于交叉变异操作的连续域蚁群算法，该算法对解的每一分量的可能取值组成一个动态的候选组，并记录候选组中的每一个可能取值的信息量。在蚁群算法的每一次迭代中，首先根据信息量选择解分量的初值，然后使用交叉、变异操作来确定全局最优解的值，通过相应算法设计，对于来自相对适应度较大的解的分量值，其变异的区域较小，成为局部搜索，反之，变异的区域较大，则构成全局搜索。同时，随着迭代次数的增多，分量值的变异幅度逐渐变小，这样可使收敛过程在迭代次数较多时得到适当的控制，以加速收敛。最后通过仿真实验，把交叉变异操作的连续