【摘 要】
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针对＂基于反射变异策略的自适应差分进化算法＂仍易陷入局部最优的问题,通过引入一个基本的变异策略提出一种基于混合变异策略（DE/current-to-rand/1）的差分进化算法。根据各变异
【机 构】
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西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地,江西省河道湖泊管理局
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51679197）,陕西省重点科技创新团队（2013KCT-015）
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针对＂基于反射变异策略的自适应差分进化算法＂仍易陷入局部最优的问题,通过引入一个基本的变异策略提出一种基于混合变异策略（DE/current-to-rand/1）的差分进化算法。根据各变异策略生成成功子代的比率使用轮盘赌选择为各个个体选择合适的变异策略,以改善算法的全局收敛能力。将提出的算法结合有限元应力场应用于两个经典算例的边坡临界滑动面搜索及安全系数求解,与其他极限平衡法进行了对比,并使用其中一个算例作为计算模型与其他优化算法进行了收敛性能比较。统计结果验证了改进算法的性能更稳定且收敛速度较快,也验证
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