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【24h】

A New Differential Evolutionary Algorithm with Neighborhood Search

机译：邻域搜索的差分进化新算法

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For Global Optimization Problems (GOPs), we propose a new variant of DE with linear neighborhood search, called LiNDE which employs a linear combination of triple vectors taken randomly from evolutionary population, in order to improve the ability of neighborhood search of Differential Evolutionary (DE) algorithm. The main characteristics of LiNDE are less parameters and powerful neighborhood search ability. Experimental studies are carried out on a benchmark set and the results show that LiNDE significantly improves the performance of DE.
机译：对于全局优化问题（GOP），我们提出了一种带有线性邻域搜索的DE的新变体，称为LiNDE，它采用了从进化种群中随机抽取的三元向量的线性组合，以提高差分进化（DE）的邻域搜索的能力。 ）算法。 LiNDE的主要特点是参数少，邻域搜索能力强。在基准组上进行了实验研究，结果表明LiNDE显着提高了DE的性能。

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