差分进化算法(Differential Evolution,DE)作为一种新兴的群体智能优化算法,因其具有较强的全局寻优能力和较快的寻优速率,逐渐成为研究的热点。
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差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)作为一种新型的进化算法,与遗传算法有很多相似之处。提出用改进的差分进化算法解决TSP问题。
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差分进化算法（differential algorithm）-Differential evolution algorithm (differential algorithm)
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协同量子差分进化算法 CQGADE
量子差分进化算法 QDE
离散差分进化算法 MDDE
混合差分进化算法 Hybrid Differential Evolution Algorithm ; HDE
改进的差分进化算法 CMDE
混合量子差分进化算法 HQDE
的差分进化算法 Differential evolution ; DE
等优点的差分进化算法 Differential Evolution ; DE
用差分进化算法 differential evolution
提出一种带有随机变异的动态差分进化算法。
The dynamic Differential Evolution (DE) algorithm with random mutation was proposed.
提出一种基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法。
A new adaptive second mutation differential evolution algorithm (ASMDE) based on the variance of the population's fitness is presented.
利用差分进化算法求解该优化问题，并利用可行性规则处理约束。
The optimization problem was solved by differential evolution and the constraints were handled by feasibility-based rule.
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