【摘 要】
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差分进化算法作为一种并行搜索算法,可以很好地对非线性不可微的连续空间函数进行寻优,然而在求解过程中也存在着局部搜索能力弱、易于陷入局部最优、收敛速度不够快等问题.
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771225)
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差分进化算法作为一种并行搜索算法,可以很好地对非线性不可微的连续空间函数进行寻优,然而在求解过程中也存在着局部搜索能力弱、易于陷入局部最优、收敛速度不够快等问题.针对此问题,提出了一种基于种群竞争的自适应差分进化算法(population-competition-based self-adaption differential evolution,PCSADE),通过种群竞争策略可以提高算法的收敛效率,同时自适应策略可以使算法在不同情况下动态地自发调整变异因子的大小,从而拥有更好的鲁棒性.使用6个经典的测
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