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差分进化(DE)已被广泛用作针对电磁优化,生物过程系统优化等若干问题的连续优化技术。 但是,在优化过程中,DE的总体可能会停滞局部最优值,在该最优算法中,算法必须花费大量函数评估才能摆脱它们。 本文提出了一种改进的DE算法(称为RSDE),该算法结合了两种替换策略(RS)。 RS的动机是使用RS替代未改善的个体并替代过早的种群,这可以分别提高DE的开采性能和勘探性能。 我们使用CEC 2014特别会议和竞赛提供的新的单目标实参数数值优化问题测试了RSDE性能。 此外,将介绍这两个RS的计算结果,收敛数字和性能,以讨论RSDE的功能。
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