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提出了一种具有混沌局部搜索策略的差分进化全局优化算法（CLSDE），它是在每一代中通过DE／best／1／bin形式的差分进化算法找到最佳个体，然后在最佳个体的附近用混沌的方法进行局部搜索。8个基本的测试函数优化结果表明：若误差函数精度为10^10,CLSDE寻优成功率比DE和SACDE都要高，而且收敛速度比DE和SACDE都要快。