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标准群搜索优化算法易陷入局部最优。为此，引入模拟退火策略和差分进化算子，使算法跳出局部极值点，变异和迭代同时进行，并保持前期搜索速度快的特性。测试结果证明，改进算法的全局收敛能力明显提高，个体具有良好的人工智能性，能够真实模拟群体行为。
基于模拟退火的差分变异群搜索优化算法
【摘 要】
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标准群搜索优化算法易陷入局部最优。为此，引入模拟退火策略和差分进化算子，使算法跳出局部极值点，变异和迭代同时进行，并保持前期搜索速度快的特性。测试结果证明，改进算法的全局
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年17期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（6097004）,教育部博士点基金资助项目（20093704110002）,山东省自然科学基金资助项目（zR2010QL01）
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