【摘 要】
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为了更好地求解约束优化问题,提出了一种新的差分进化算法.首先该算法利用两个变异策略平衡局部搜索与全局搜索.其次用可行性规则选出新种群,并利用替换策略替换新种群中的较
【机 构】
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桂林理工大学大数据处理与算法技术研究中心,桂林理工大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61763008;11661030;11401357;11861027);广西区自然科学基金项目(2018GXNSFAA138095);防城港市科学技术攻关项目(防财教[2014]42号)
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为了更好地求解约束优化问题,提出了一种新的差分进化算法.首先该算法利用两个变异策略平衡局部搜索与全局搜索.其次用可行性规则选出新种群,并利用替换策略替换新种群中的较差个体.然后使用一种劣解变异机制,对最差个体进行变异以保持种群多样性.最后引入自适应参数控制机制,增强算法的鲁棒性和适应性.为了验证该算法的有效性,算法测试了10个标准约束优化问题和10个工程约束优化问题,实验结果表明,该算法求解精度较高、具有较快的收敛速度和较强的鲁棒性.
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