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研究粒子群优化（PSO）算法和差分进化（DE）算法的优缺点,通过改进PSO算法并与DE算法混合,得到一种双种群的新型混合全局优化算法。经过对5个标准测试函数的大量实验计算表明,该算法能有效克服PSO算法和DE算法的缺陷,使寻优精度有较大改进,在高维情况下表现更加突出。
基于改进PSO和DE的混合算法
【摘 要】
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研究粒子群优化（PSO）算法和差分进化（DE）算法的优缺点,通过改进PSO算法并与DE算法混合,得到一种双种群的新型混合全局优化算法。经过对5个标准测试函数的大量实验计算表明,该算法
【机 构】
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广东工程职业技术学院计算机信息系,广西师范大学计算机科学与信息工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年10期
【基金项目】
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广西自然科学基金资助项目（桂科自0640067）
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