【摘 要】
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In order to solve sequence constrained optimization problems, a differential evolution algorithm with mapping (MDE) is presented. By mapping the sorting variables to random coefficient range [0,1],
【机 构】
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School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China Beijing Key Laboratory
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In order to solve sequence constrained optimization problems, a differential evolution algorithm with mapping (MDE) is
presented. By mapping the sorting variables to random coefficient range [0,1], the constrained problems can be turned into
unconstrained. In addition, differential evolution algorithm (DE) with self-adapting parameters is applied to accelerate the
convergence rate. The results show the high efficiency of the method to solve such constrained problems.
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