【摘 要】
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针对高维复杂优化问题,提出了基于中心变异和自适应交叉概率的差分进化算法——中心变异差分进化（center mutation-based differential evolution,CMDE）算法。该算法首先改进了
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针对高维复杂优化问题,提出了基于中心变异和自适应交叉概率的差分进化算法——中心变异差分进化（center mutation-based differential evolution,CMDE）算法。该算法首先改进了个体的变异形式,即把当前代的群体中心作为基向量,依据参加变异的三个随机个体向量间的函数适应值的大小关系,确定差向量的方向;然后给出了自适应交叉概率策略,即依据交叉的作用,通过分析个体向量间的函数适应值在群体内部的分布情况,确定每个个体的交叉概率。通过几个Benchmark函数的测试表明,CMDE
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