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摘要
协同进化是解决大规模全局优化问题的一种有效策略，但是该策略不能对存在相关性变量的大规模问题进行有效分组，最终导致算法性能下降。针对上述问题，提出一种基于自适应两阶段分组的差分协同进化算法。首先，在第一阶段分组中，根据决策变量贡献度，将其分为正促进组和负抑制组；然后，在第二阶段分组中，分别对两组内的变量进行相关性识别，根据相关变量所占比例进行自适应分组；最后，采用差分协同进化算法对分组后的组件进行优化。实验结果表明本文所提方法能够实现对大规模全局优化问题中相关变量的有效分组，提高了算法的收敛性，通过标准大规模优化测试函数集验证了算法的有效性和适用性。
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