基于局部快速收斂算法的Memetic進化算法
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為提高差分進化（DE）算法對性連續優化問題的求解能力、增強算法的適應性，提出了一種基于局部快速收斂算法的Memetic進化算法。改進了Davidon-Fletcher-Powell方法，得到了具有強搜索能力的局部搜索算法——NDFP。當進化過程中出現具有優秀特質的個體時，NDFP可以使該個體沿著局部最優解的方向快速進化。為綜合NDFP和DE的優勢，提出局部搜索的執行策略來平衡全局搜索和局部搜索的關系，使得NDFP對DE的優化具有更為廣泛的適應性。在CEC2005和CEC2013 Benchmark的53個測試函數上的實驗結果表明，同DE/current-to-best/l、SaDE和EPSDE算法相比，NDFP-DE進化算法具有更高的求解精度和穩定性。
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