【摘 要】
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提出基于新约束集成的差分进化算法用于求解带约束的优化问题.在产生新个体的阶段,算法采用3种不同的突变策略.利用不同的约束处理技术对新个体进行选择,并通过引入局部搜索,
【机 构】
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南京师范大学数学科学学院,江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(11871279、61971234),教育部人文社会科学青年基金(12YJCZH179),江苏省教育厅高校自然科学研究重大项目(16KJA110001).
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提出基于新约束集成的差分进化算法用于求解带约束的优化问题.在产生新个体的阶段,算法采用3种不同的突变策略.利用不同的约束处理技术对新个体进行选择,并通过引入局部搜索,增强算法局部寻优能力,避免算法陷入局部最优.该算法在CEC 2017的28个基准函数上进行数值实验,并且与其他较为先进的算法进行比较,实验结果显示,新算法在求解精度上表现较好.
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