【摘 要】
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差分进化算法（DE）是一种基于群智能的全局搜索优化算法,具有可控参数少,实现简单,全局搜索能力强等优点,近年来引起来广泛的关注,并在多领域得到了成功应用。但该算法局部搜索
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差分进化算法（DE）是一种基于群智能的全局搜索优化算法,具有可控参数少,实现简单,全局搜索能力强等优点,近年来引起来广泛的关注,并在多领域得到了成功应用。但该算法局部搜索能力不足,容易陷入局部最优解,易出现＂早熟＂现象。针对此问题提出一种改进的自适应差分进化算法（MADE）,该算法基于进化个体的适应度值的优劣,对不同个体采取不同的变异策略,区别对待不同的优劣程度的解,从而提高求解效率。通过典型的优化函数对算法进行测试验证,结果表明所提算法相对于其他算法具有迭代次数少,求解精度高等优点。
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