文章摘要:针对被囊群算法（TSA）寻优精度低和收敛速度慢等问题，提出基于莱维飞行和反馈策略的自适应被囊群算（LFATSA）。首先，通过获取别的被囊动物反馈的信息，减小其自身的不确定性，帮助被囊动物更好的定位食物的位置以及更快的搜索；其次，在被囊群算法的喷射行为中加入莱维飞行机制，能扩大搜索范围，以避免陷入局部最优；最后，采用自适应的权重分配，提高算法对全局搜索和局部搜索能力。通过在6个基准测试函数和CEC2014函数进行仿真实验以及使用Wilcoxon秩和检验方法计算P值来评估优化后的被囊群算法的性能，并与其他的智能优化算法及原算法进行比对，实验结果表明LSATSA具有更好的效果。

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