提出一种适应性分布式差分进化算法.将初始种群分为多个子种群,并设计子种群间的迁移机制,当满足迁移条件时,根据冯?诺依曼拓扑结构,子种群内的优秀个体代替其邻域的较差个体,使得整个种群实现信息共享.同时,根据个体适应值变化情况,对每一个体分配不同的缩放因子?和交叉率CR,提出?和CR的适应性策略.实验结果表明,所提出算法有利于对解空间进行广泛探索,避免算法陷入早熟收敛,能够搜索到性能较好的解.
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