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A new parameter setting-based modified differential evolution for function optimization

International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing 2020年第4期11卷 97-120页

作者： Sukanta Nama Apu Kumar Saha Department of Mathematics Ramthakur College Agartala West TripuraA.D.Nagar 799003India Department of Mathematics National Institute of Technology Agartala BarjalaJiraniaAgartalaTripura 799046India

The population-based efficient iterative evolutionary algorithm(EA)is differential evolution(DE).It has fewer control parameters but is useful when dealing with complex problems of optimization in the real world.A great deal of progress has already been made and implemented in various fields of engineering and ***,DE is prone to the setting of control parameters in its performance ***,the appropriate adjustment of the time-consuming control parameters is necessary to achieve optimal DE *** research proposes a new version of the DE algorithm control parameters and mutation *** the justifiability of the suggested method,several benchmark functions.are taken from the *** test results are contrasted with other literary algorithms.

关键词： Differential evolution evolutionary algorithm unconstrained function optimization CEC2005 benchmark functions.

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