【摘 要】
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差分演化（Differential Evolution,DE）算法的性能依赖于变异策略的选择和控制参数的设置。不同问题对DE的变异策略和参数的设置各不相同。为了提高DE的性能,提出一种多变异策略
【机 构】
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广东财经大学信息学院,中山大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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广州市珠江科技新星专项(2012J2200085);广东省教育厅高校优秀青年创新人才培育项目(2012LYM_0066);广东商学院科研创新团队建设计划资助
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差分演化（Differential Evolution,DE）算法的性能依赖于变异策略的选择和控制参数的设置。不同问题对DE的变异策略和参数的设置各不相同。为了提高DE的性能,提出一种多变异策略的自适应差分演化算法,建立由多种变异策略组成的策略池,两个主要参数自适应策略控制。为了验证所提算法的性能,在测试数据集CEC2013上进行了实验,并将其与使用6种不同变异策略的原始DE和4种改进DE进行比较。实验结果表明,提出的算法是一种有效的DE变种,其性能优于其它DE。
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