《表1 DE/rand/1、RMDE、ADEMP、CLDE函数测试结果》

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《协同学习差分进化算法及在双转向机构优化中的应用》

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针对Sphere函数f1、Schwefel2.22函数f2、Rastrigin函数f3、Griewank函数f4和Ackley函数f5各进行50次随机实验。取问题维度n=30，种群规模NP=30，最大迭代次数Gmax=2 000，基本DE的F=0.5，CR=0.65，RMDE调和参数Mr=0.99，CR=0.65，ADEMP算法Fmin=0.4，Fmax=0.6，CRmin=0.4，CRmax=0.6，调整参数a=b=100，CLDE的F和CR的设置参考基本DE，种群最优值变化量ε取10-5，最大停滞次数δ取15次，N0=NP/3=10，δ0=14。测试结果如表1所示。