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针对差分算法（differential evolution,DE）在解决高维优化问题时参数设置复杂、选择变异策略困难的现象,提出了广义逆向学习方法的自适应差分进化算法（self-adaptive DE algorithm via generalized opposition-based learning,SDE-GOBL）。利用广义的逆向学习方法（generalized opposition-based learning,GOBL）来进行多策略自适应差分算法（Self-adaptive DE,Sa DE）