摘要：蜻蜓算法（Dragonfly algorithm）是一种以蜻蜓觅食和躲避天敌为理论基础的新兴群智能算法，虽已其出优越的性能，但也存在求解精度不高、收敛速度慢等不足．为了降低蜻蜓算法搜索盲目性，提高算法的求解精度和收敛速度，提出了一种差分进化的蜻蜓算法（DEDA），即在算法迭代后期，引入差分进化策略增加种群的多样性，以此来提高算法的整体寻优性能．最后，将DEDA和基本蜻蜓算法在6个标准测试函数上进行寻优对比试验，实验结果表明，相较于基本DA，DEDA在函数优化上具有一定优势．

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