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1、差分進(jìn)化算法(differential evolution algorithm,DE)是近年來比較流行的進(jìn)化算法,由于其控制參數(shù)較少、操作相對簡單,被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜的參數(shù)優(yōu)化問題中。但常規(guī)的差分進(jìn)化算法存在停滯現(xiàn)象,容易使算法收斂停止,鑒于此本文給出一種改進(jìn)的差分進(jìn)化算法,對算法給出另一個終止條件并且重新生成初始個體,對種群大小N,變異率F,交叉率CR其中的也可作調(diào)整,在計(jì)算過程中引入精英策略,既防止了停滯現(xiàn)象也加快了收斂速率并使算法能
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