【摘 要】
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资源均衡优化问题属于NP-Hard问题，为了能对其高效地进行求解，提出了一种新的克隆布谷鸟算法。该算法首先根据个体适应度自适应地克隆，实现种群的扩张；然后通过Levy变异实现克隆
【机 构】
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上海理工大学管理学院,上海期货交易所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71271138);上海市教育委员会科研创新项目(12ZS133);上海市一流学科建设项目(S1201YLXK)
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资源均衡优化问题属于NP-Hard问题，为了能对其高效地进行求解，提出了一种新的克隆布谷鸟算法。该算法首先根据个体适应度自适应地克隆，实现种群的扩张；然后通过Levy变异实现克隆种群的更新；最后去重以及全局择优策略保留最优个体且增加种群多样性；引入非均匀变异算子均衡算法全局均匀搜索能力和局部求精能力。通过对实例进行测试，结果表明克隆布谷鸟算法在求解资源均衡优化问题上比粒子群、差分和标准布谷鸟算法具有更优的全局优化性能。
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