【摘 要】
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受到多种群协作思想以及平均信息PSO的信息共享机制的启发,提出了一种平均信息差分演化算法AIDE.与传统的DE相比较AIDE具有以下两方面的优势,首先,AIDE的变异算子独特,个体的
【机 构】
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南京师范大学泰州学院数学科学与应用学院;
【基金项目】
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江苏省大学生实践创新项目(201313843013Y)
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受到多种群协作思想以及平均信息PSO的信息共享机制的启发,提出了一种平均信息差分演化算法AIDE.与传统的DE相比较AIDE具有以下两方面的优势,首先,AIDE的变异算子独特,个体的变异具有全局意识;其次,为AIDE设计了三种变异模式,避免变异模式单一性.从结构看算法参数较少容易实现;从实验结果看,算法需要的迭代次数少,种群数目适中,但计算结果优于其他群智能优化算法,表明AIDE的改进方案可行而且有效,可以广泛应用于非线性系统参数估计问题.
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