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差分进化（DE）算法被认为是一种可靠、鲁棒性好且快速的优化算法，在许多领域得到广泛的应用，并取得了良好效果。为提高DE的寻优性能，提出了一种改进的自适应DE算法。改进后的算法采用Logistic混沌序列产生初始种群，用自适应的变异、交叉参数代替标准DE固定参数，并引入子种群内部搜索策略，使算法具有较好的全局搜索能力。采用经典测试函数对算法进行验证，结果表明，改进后的算法寻优精度和收敛速度得到了有效的提高，具有较好的实用性。