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An improved memetic differential evolution for college students' comprehensive quality evaluation

机译：改进的模因差异演化法用于大学生综合素质评价

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The evaluation of the comprehensive quality of college students is a key problem in the management of college student affairs. In this paper, we present an improved memetic differential evolution algorithm to get the best weights of the College Students' Comprehensive Quality Evaluation (CSCQE) problem. The proposed algorithm, called Uniform Memetic Differential Evolution (UMDE), hybridises differential evolution (DE) with a local search (LS) operator and a periodic uniform design re-initialisation scheme to balance the exploration and exploitation. UMDE is compared with five well-known evolutionary algorithms on twenty-one benchmark functions. The results show that UMDE can obtain results better than, or at least comparable with, the compared algorithms. And then, UMDE is used to solve the CSCQE problem. The results show that UMDE can find better weights of the index system.
机译：对大学生综合素质的评价是大学生事务管理中的关键问题。在本文中，我们提出了一种改进的模因差分进化算法，以最大程度地权衡大学生的综合质量评估（CSCQE）问题。所提出的算法称为统一模因差分进化（UMDE），将差分进化（DE）与本地搜索（LS）运算符和周期性的统一设计重新初始化方案进行混合，以平衡勘探和开发。在21个基准函数上，将UMDE与五种著名的进化算法进行了比较。结果表明，与比较算法相比，UMDE可以获得更好的结果，或者至少与之相当。然后，使用UMDE解决CSCQE问题。结果表明，UMDE可以找到更好的索引系统权重。

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