【摘 要】
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为了增强数值优化算法的高效性和鲁棒性，提出一种基于自适应学习的集成算法（ self-adaptive-learning-based ensemble algorithm, SALBEA）.在SALBEA中，采用贪婪繁殖算子、进化搜
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016,中船重工集团公司第723研究所江苏扬州225001
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为了增强数值优化算法的高效性和鲁棒性，提出一种基于自适应学习的集成算法（ self-adaptive-learning-based ensemble algorithm, SALBEA）.在SALBEA中，采用贪婪繁殖算子、进化搜索策略学习算子、X进化算子、种群多样性维持算子改进算法进化结构．此外，SALBEA通过引入概率选择模型和自适应学习机制集成了4种有效的进化搜索策略．首先，为了评估所提算法的性能，采用26个测试函数进行算法对比测试，实验结果表明SALBEA比同类算法具有更好的高效性和鲁棒性．最终，
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