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针对基本的克隆选择算法容易陷入局部最优的弱点以及算法在迭代后期易出现停止不前的现象，向基本克隆选择算法中加入了超变异算子和自适应调节步长机制．经过典型的Benchmark算例的测试，表明改进后的克隆选择算法能够提高全局寻优能力和解的精度．
一种改进的用于多峰值函数优化的自适应克隆选择算法
【摘 要】
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针对基本的克隆选择算法容易陷入局部最优的弱点以及算法在迭代后期易出现停止不前的现象，向基本克隆选择算法中加入了超变异算子和自适应调节步长机制．经过典型的Benchmark算
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,西南大学电子信息工程学院,重庆师范大学管理学院
【出 处】
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西南大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年3期
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