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针对高维复杂函数的优化问题,提出了一种新的差分进化算法（NDE）。该算法在运行中根据迭代次数自动地调整交叉概率因子,从而在搜索的初始阶段提高种群多样性,而在搜索后期加强局部搜索能力。对几种经典函数的测试表明,新算法不仅具有很强的全局搜索能力,而且能有效避免早熟收敛问题。
一种新的差分进化算法
【摘 要】
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针对高维复杂函数的优化问题,提出了一种新的差分进化算法（NDE）。该算法在运行中根据迭代次数自动地调整交叉概率因子,从而在搜索的初始阶段提高种群多样性,而在搜索后期加强局
【机 构】
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毕节学院数学系,广西民族大学数学与计算机科学学院,德州学院数学系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年24期
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