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針對原始動態(tài)自適應(yīng)差分進(jìn)化（SADE）算法局部搜索能力弱和尋優(yōu)精度低的問題，提出一種求解動態(tài)優(yōu)化問題的鄰域搜索差分進(jìn)化（NSDE）算法。通過引入鄰域搜索機(jī)制，在劃分種群最優(yōu)個(gè)體的鄰域空間范圍內(nèi)產(chǎn)生候選解，選取候選解集合中的最優(yōu)解并對種群最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行迭代，增強(qiáng)算法局部搜索能力。在傳統(tǒng)基于距離的排斥方案中，引人 hill-valley函數(shù)追蹤?quán)徑?，提高算法尋?yōu)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與SADE、人工免疫網(wǎng)絡(luò)動態(tài)優(yōu)化、多種群競爭差分進(jìn)化和改進(jìn)差分進(jìn)化算法相比，NSDE算法在49個(gè)測試問題中分別有28、38、29和38個(gè)測試問題的平均誤差更小，綜合性能表現(xiàn)更好。
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