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【中文期刊】 刘琛 林盈 等 《计算机科学与探索》 2013年11期 983-993页
【摘要】 差分演化算法（differential evolution，DE）是一种模拟生物演化过程的随机搜索方法，具有收敛速度快，鲁棒性好等优点。目前DE有多种交叉和变异策略，它们在求解各类优化问题时表现出各自不同的性能。介绍了10种差分演化算法的更...
【关键词】 差分演化算法(DE)；演化模式；更新策略；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ashish M. Gujarathi ; B.V. Babu ; 《International Journal of Bio-Inspired Computation》 2010年2卷3/4期 213-221页
【关键词】 multi-objective optimisation;MOO;multi-objective differential evolution;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yang, Haichuan ; Tao, Sichen ; 等 2022年19卷1期 48-58页
【关键词】 meta-heuristic algorithms;feedback method;space-based information;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Víctor Rivera-Salvador ; Irineo L. López-Cruz ; 等 《Bioresource Technology: Biomass, Bioenergy, Biowastes, Conversion Technologies, Biotransformations, Production Technologies》 2014年167卷 495-502页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Differential evolution algorithms;Non-linear least squares;Kinetic parameters;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Linus santana Azevedo ; Fernanda Pretto Moraes ; 等 《Current Bioinformatics》 2012年7卷4期 352-365页
【关键词】 Differential evolution;evolutionary algorithms;molecular docking;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Novoa-Hernandez, Pavel ; Cruz Corona, Carlos ; 等 《International Journal of Bio-Inspired Computation》 2016年8卷1期 1-13页
【关键词】 self-adaptation;dynamic environments;differential evolution;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Wang, Rui ; Zhang, Fuxing ; 等 《International Journal of Bio-Inspired Computation》 2018年12卷4期 214-225页
【关键词】 large-scale global optimisation;LSGO;variable grouping strategy;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Alaa F. Sheta ; 《International Journal of Bio-Inspired Computation》 2010年2卷3/4期 233-241页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Dubey, Hari Mohan ; Panigrahi, Bijaya Ketan ; 等 《International Journal of Bio-Inspired Computation》 2014年6卷1期 7-21页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Abualigah, Laith ; Diabat, Ali ; 《Cluster computing》 2021年24卷1期 205-223页SCISCIE
【关键词】 Task scheduling;Multi-objective optimization;Differential evolution;
- 概要：
- 方法：
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