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提出一种新的混沌差分进化（CDE）算法，在每一代中通过差分进化（DE）算法找到最佳个体，在最佳个体附近用混沌方法进行局部搜索，通过引入调节因子加强其搜索能力。6个基本测试函数的优化结果表明，当误差函数精度为10^-14时，与DE相比，CDE的寻优能力更强、收敛速度较快。
一种新的混沌差分进化算法
【摘 要】
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提出一种新的混沌差分进化（CDE）算法，在每一代中通过差分进化（DE）算法找到最佳个体，在最佳个体附近用混沌方法进行局部搜索，通过引入调节因子加强其搜索能力。6个基本测试函数的优化
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南城市学院物理与电信工程系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年11期
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