【摘 要】
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针对差分进化算法种群的多样性和收敛速度的矛盾问题,提出一种增强全局搜索能力的差分进化算法（简称MP-WDE）。首先,在种群初始化阶段将种群划分为多个子种群,分别采用不同的变
【基金项目】
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华侨大学研究生研究创新能力培养计划资助项目（No.1611422002）
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针对差分进化算法种群的多样性和收敛速度的矛盾问题,提出一种增强全局搜索能力的差分进化算法（简称MP-WDE）。首先,在种群初始化阶段将种群划分为多个子种群,分别采用不同的变异策略来提高种群的多样性。同时,利用动态递增的交叉概率因子来提高进化过程种群多样性。最后,通过引入策略加权机制,将变异策略＂DE/current-to-best/2＂改进为加权变异策略＂DE/current-to-best/2 or DE/current-to-rbest/2＂,以提高算法的收敛速度。通过与其他经典的改进差分进化算法在C
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