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萤火虫算法是群智能领域近年出现的一个新的研究方向，该算法虽已在复杂函数优化方面取得了成功，但也存在着易于陷入局部最优且进化后期收敛速度慢等问题，而模拟退火机制具有很强的全局搜索能力，结合两者的优缺点，提出一种融合模拟退火策略的萤火虫优化算法。改进后的算法在萤火虫算法全局搜索过程中融入模拟退火搜索机制，在局部搜索过程中采用了回火策略，改善寻优精度，改进了萤火虫算法的全局搜索性能和局部搜索性能。仿真实验结果表明：改进后的算法在收敛速度和解的精度方面有了显著地提高，证明了算法改进的可行性和有效性。