一类自适应随机搜索算法及DEDS优化

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采用常规的优化方法难以解决一般DEDS的优化问题,本文提出了一种新的基于仿真的自适应随机搜索技术,用于解决这类问题。实践表明,这种方法具有较高的搜索速度及广泛的适用性。 It is difficult to solve the general DEDS optimization problems by the conventional optimization methods. In this paper, a new simulation-based adaptive random search technique is proposed to solve these problems. Practice shows that this method has a high search speed and a wide range of applicability.
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