基于动态聚类的全局优化差分进化算法

global optimization; continuous optimization;

提出了一种用于全局优化的基于动态聚类的差分进化算法（CDE），以提高差分进化（DE）算法的性能。随着人口的发展，CDE算法逐渐从早期探索有希望的领域转变为在后期探索具有高精度的解决方案。对28个基准问题（包括13个高维函数）进行的实验表明，该新方法能够有效地找到接近最优的解。与其他现有算法相比，CDE以更少的计算量提高了解决方案的准确性。

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