摘要：針對共生生物搜索算法存在易早熟、收斂速度慢等缺陷,提出一種基于子種群拉伸操作的精英共生生物搜索算法。在“互利共生”階段,根據(jù)適應(yīng)度值將種群劃分為兩個子種群,設(shè)計(jì)有針對性的進(jìn)化策略,使兩個子種群分別負(fù)責(zé)開發(fā)和探索,有效地平衡算法的收斂速度與精度;在“偏利共生”階段,利用最優(yōu)個體的方向性引導(dǎo)信息,引入拉伸因子和差分?jǐn)_動向量,并修正個體更新模式,從而在提高算法收斂速度的同時保證種群的多樣性;模擬寄生體和宿主的生物關(guān)系,提出精英"寄生"機(jī)制,進(jìn)一步平衡算法在整個迭代過程中的探索與開發(fā)能力。對與標(biāo)準(zhǔn)共生生物算法、改進(jìn)后的共生生物搜索算法以及其他4個群智能進(jìn)化算法在17個函數(shù)上的測試結(jié)果進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明所提出的算法精度更佳,收斂速度優(yōu)勢明顯。