【摘 要】
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为提高算法在优质区域的开采能力和算法的收敛速度,提出一种基于最优解集距离的改进JADE算法(db-JADE)。根据目标个体与最优解集中的最优个体距离确定参与变异的最优粒子概率
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61501198）,湖北省自然科学基金项目（2014CFB461）,武汉市青年科技晨光计划基金项目（2014072704011248）,华中师范大学中央高校基本科研业务费基金项目（20205001512）
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为提高算法在优质区域的开采能力和算法的收敛速度,提出一种基于最优解集距离的改进JADE算法(db-JADE)。根据目标个体与最优解集中的最优个体距离确定参与变异的最优粒子概率,增强对已探测的多个最优区域的勘探能力;采用线性减少的可变规模种群策略,增强算法前期的全局开采能力和后期的局部探测能力。仿真结果表明,db-JADE在算法的收敛速度和收敛精度上表现出较好性能。
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