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作品簡介： 本文在基本差分演化算法(CDE)的基礎(chǔ)上提出了ODE算法，是一種新的基于簡單多樣性規(guī)則的改進差分演化算法。它的特征是：1)提出一種新的混合自適應(yīng)交叉變異算子，以增強算法的搜索能力；2)采用具有保持群體多樣性的約束函數(shù)處理技術(shù)；3)簡化基本差分演化算法的縮放因子，盡量減少算法的控制參數(shù)，方便工程人員的使用。 本算法可廣泛應(yīng)用在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、水庫系統(tǒng)優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘等模型的建立。
