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摘要
提出一种基于复杂网络的差分进化算法。将差分进化算法中的个体用网络中的节点表示,差分进化算法中的动力学传播方向用网络中的有向边表征,从而构建复杂网络。在变异阶段,提出利用个体的目标函数值及网络参数信息依概率选取目标向量的机制,并引入收敛因子,用于改变不同函数类型的收敛速度。在选择阶段,针对差分进化算法中子代与其对应父代关联性低的特点,提出新型的基于排序的选择策略。最后,用21个标准测试函数对所提出算法进行测试,并将其与一些主流差分进化算法进行比较,测试结果表明,所提出算法在收敛速度和求解精度方面具有显著优势。
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