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為了克服差分進化算法尋優精度低、收斂速度慢、穩定性差等不足，提出一種基于多變異策略的自適應差分進化算法（ ADE-MM）。首先，在3個變異策略的選擇過程中添加2個具有學習功能的擾動閾值，以提高種群多樣性，擴大搜索范圍；然后，根據上次迭代的成功參數自適應調整當前參數，提高尋優精度和尋優速度；最后，利用向量粒子池法和中心粒子法產生新的向量粒子，進一步提高尋優效果。使用8個函數、5種對比算法（ RMDE、OLCPDE、JADE、SaDE、MDE_pBX）進行測試，且每種例子都獨立執行30次。ADE-MM算法在均值和方差的比較中取得了全勝，其中在30維的情況下取得了5個獨立勝利，3個并列勝利；在50維的情況下取得了6個獨立勝利，2個并列勝利；在100維的情況下全部為獨立勝利。同時在Wilcoxon rank sum test、勝率和算法耗時分析中，ADE-MM算法也取得優異的表現。實驗結果表明，相對于其他5種對比算法，ADE-MM算法具有更強的全局尋優能力、收斂性和穩定性。
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