【摘 要】
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为了克服差分进化算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,提出了一种混合差分进化算法。该算法在趋药性差分进化算法（CDE）的基础上,通过对较优个体进行变异操作,维护了种群多样性
【机 构】
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山西警官高等专科学校计算机科学与技术系,西安电子科技大学应用数学系
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为了克服差分进化算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,提出了一种混合差分进化算法。该算法在趋药性差分进化算法（CDE）的基础上,通过对较优个体进行变异操作,维护了种群多样性、避免早熟;通过将较差的个体与较优个体进行杂交,提高了开采能力、加快了收敛速度。基于这两种策略,算法的开采能力与探索能力达到了平衡。用该算法解决标准函数优化问题,并将仿真结果与其他算法进行比较,数值结果表明该文算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力。
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