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為了克服差分進(jìn)化算法尋優(yōu)精度低、收斂速度慢、穩(wěn)定性差等不足，提出一種基于多變異策略的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法（ ADE-MM）。首先，在3個變異策略的選擇過程中添加2個具有學(xué)習(xí)功能的擾動閾值，以提高種群多樣性，擴(kuò)大搜索范圍；然后，根據(jù)上次迭代的成功參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整當(dāng)前參數(shù)，提高尋優(yōu)精度和尋優(yōu)速度；最后，利用向量粒子池法和中心粒子法產(chǎn)生新的向量粒子，進(jìn)一步提高尋優(yōu)效果。使用8個函數(shù)、5種對比算法（ RMDE、OLCPDE、JADE、SaDE、MDE_pBX）進(jìn)行測試，且每種例子都獨(dú)立執(zhí)行30次。ADE-MM算法在均值和方差的比較中取得了全勝，其中在30維的情況下取得了5個獨(dú)立勝利，3個并列勝利；在50維的情況下取得了6個獨(dú)立勝利，2個并列勝利；在100維的情況下全部為獨(dú)立勝利。同時在Wilcoxon rank sum test、勝率和算法耗時分析中，ADE-MM算法也取得優(yōu)異的表現(xiàn)。實驗結(jié)果表明，相對于其他5種對比算法，ADE-MM算法具有更強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力、收斂性和穩(wěn)定性。
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