【摘 要】
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针对堆优化算法(HBO)在解决复杂问题时存在搜索能力不足和搜索效率低等缺陷，提出了一种差分扰动的HBO(DDHBO)。首先，提出一种随机差分扰动策略更新最优个体，以解决HBO没有对其更新从而导致搜索效率低的缺点。然后，使用一种最优最差差分扰动策略更新最差个体，以强化其搜索能力。其次，采用一种多层差分扰动策略更新一般个体，以强化多层个体之间的信息交流，提高搜索能力。最后，针对原更新模型在搜索初期获得
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针对堆优化算法(HBO)在解决复杂问题时存在搜索能力不足和搜索效率低等缺陷，提出了一种差分扰动的HBO(DDHBO)。首先，提出一种随机差分扰动策略更新最优个体，以解决HBO没有对其更新从而导致搜索效率低的缺点。然后，使用一种最优最差差分扰动策略更新最差个体，以强化其搜索能力。其次，采用一种多层差分扰动策略更新一般个体，以强化多层个体之间的信息交流，提高搜索能力。最后，针对原更新模型在搜索初期获得有效解概率低的问题，提出一种基于维的差分扰动策略更新其它个体。大量CEC2017复杂函数的实验结果表明，
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