【摘 要】
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针对差分进化(differential evolution，DE)算法搜索效率较低和容易陷入局部最优的缺点，设计了基于SA的混合差分进化算法(SA-based hybrid DE，SAHDE)，以提高DE算法的全局寻优能力
【机 构】
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华中科技大学管理学院,湖北经济学院信息工程学院
【基金项目】
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湖北省教育厅重点科研项目(D20152203)
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针对差分进化(differential evolution，DE)算法搜索效率较低和容易陷入局部最优的缺点，设计了基于SA的混合差分进化算法(SA-based hybrid DE，SAHDE)，以提高DE算法的全局寻优能力。该算法采用自适应变异算子和交叉算子，并结合模拟退火(simulated annealing，SA)算法的Metropolis准则。首先通过标准测试函数对改进的SAHDE进行性能测试，证明了该算法比DE、自适应混合DE(adaptive hybrid DE，AHDE)和遗传算法(gene
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