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微分进化算法DE是1995年由Rainer Storn和Kenneth Price首先提出。DE已被证明在求解过程中具有高效性、收敛性、鲁棒性等优点[5,6] 。它在许多优化问题中都表现出优于自适应模拟退火算法、POS 算法、GA算法的性能...
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微分进化算法DE(Differential Evolution)由Storn和Price等学者于1995年首先提出。它是一种基于种群优化的新智能优化方法,它已被证明在求解过程中具有高效性、收敛性、鲁棒性等优点