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摘要
摘要
随着计算机技术的快速发展，越来越多的通用算法被尝试运用到现实工
程领域。差分进化算法（differentialevolution，DE）是一种适用于通用实值
优化的元启发式算法，因结构简单、效率高、收敛速度快和优化结果稳健等
优点，成为求解多维复杂优化问题的重要手段之一。传统DE算法面临种群
质量低、寻优能力弱与多样性流失等挑战，易早熟收敛和进化停滞。因此，
本文基于引力自适应优化改进差分进化算法，提高算法的竞争力
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