【摘 要】
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针对差分进化算法在多Agent系统协作时容易过早的收敛到局部极小点,从而导致寻优性能不佳的问题,本文提出了-种基于参数自适应调整差分进化算法的多Agent系统协作模型,首先对
【基金项目】
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江苏省现代教育技术研究课题基于智能终端的移动学习资源建设与共享研究（2013-R-25521）,苏州市职业大学青年教师启动项目（2013SZDQ08）.
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针对差分进化算法在多Agent系统协作时容易过早的收敛到局部极小点,从而导致寻优性能不佳的问题,本文提出了-种基于参数自适应调整差分进化算法的多Agent系统协作模型,首先对标准差分进化算法的参数进行自适应调整,在选择阶段如果子代的适应度值差于相应的父代个体,调整相应的差分进化控制参数,然后将改进算法应用于多Agent系统的协作中,以提高其协作的性能.算法仿真试验结果表明,本文提出的基于参数自适应调整差分进化算法的多Agent系统协作模型相比较传统算法而言,具有较好的寻优能力和协作性能.
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