【摘 要】
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提出了一种AEA（Alopex-based evolutionary algorithm）的改进算法NAEA。该算法从AEA迭代过程的每一代种群中选择若干适应度值较高的个体,并假设被选中的个体服从正态分布。根据
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
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提出了一种AEA（Alopex-based evolutionary algorithm）的改进算法NAEA。该算法从AEA迭代过程的每一代种群中选择若干适应度值较高的个体,并假设被选中的个体服从正态分布。根据该分布重新采样产生新个体,选择最好的若干新个体替换原种群同等数量的最差个体。在计算正态分布的均值时,采用个体适应度值的大小来分配权值,从而使得算法可以更快更准地收敛到函数最优值。22个标准测试函数的优化结果表明：改进后的算法与AEA相比,不仅在寻优能力方面有了很大的提高,并且收敛速度也有了显著的提升
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