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提出了一种基于Alopex的参数自适应进化算法(SaAEA)。SaAEA算法将进化分为两个层面,即种群个体利用AEA算法进化,算法参数利用粒子群算法进化,实现参数的自适应调整。并将差分算法中使用的交叉操作引入到AEA算法以改善种群多样性。SaAEA算法在14个典型测试函数上进行了测试,测试结果表明,与基本的AEA算法相比,SaAEA算法寻优性能有了较大的提高,获得的解的质量和收敛速度均有明显提高。最后,将SaAEA算法应用于乙烯裂解深度神经网络软测量建模,得到的模型有较好的泛化能力。