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这篇论文摘要我们为解决难搜索和优化问题联合分发算法(EDA ) 和另外的技术的评价上的最近的工作：一)指导变化，从 EDA 的想法和基因算法一起在被联合的一个后代发电机，我们证明了有指导变化的一个进化算法为最大的派系问题超过最好的 GA ， b )精制的进化算法一启发式，我们为与复杂数据结构，和 c 解决一个难优化问题倡导策略)为数字全球优化问题的二种不同本地搜索技术和 EDA 的联合，它的基本 ide 关键词评价分发算法 - 指导变化 - memetic 算法 - 全球优化张庆富收到了 B.Sc。在来自