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具有Pbest引导机制的适应性多策略差分进化算法: 收藏
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引用; 《模式识别与人工智能》2013年第8期26卷 711-721页; 作者：向万里马寿峰安美清天津大学系统工程研究所天津300072 兰州交通大学交通运输学院兰州730070; 为进一步提升差分进化算法的收敛性能,提出一种具有Pbest引导机制的适应性多策略差分进化算法(AMSDE).AMSDE设计交叉概率控制参数库、变异尺度参数库及差分变异策略库,其中,交叉概率采用Logistic混沌序列来模拟,尺度参数采用线性变化机...; 为进一步提升差分进化算法的收敛性能,提出一种具有Pbest引导机制的适应性多策略差分进化算法(AMSDE).AMSDE设计交叉概率控制参数库、变异尺度参数库及差分变异策略库,其中,交叉概率采用Logistic混沌序列来模拟,尺度参数采用线性变化机制产生,差分变异策略库采用6个常用的差分变异策略组成,并给出算法运行的框架.最后,基于25个标准测试函数的仿真结果表明,AMSDE的收敛性能优于现存的其它差分进化算法,具有较好的收敛精度及收敛速度.; 来源：详细信息评论

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