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為提高離散桁架優(yōu)化問題的計算效率，提出一種改進的離散差分進化算法。基于種群多樣性自適應(yīng)地選擇變異策略以平衡探索和收斂能力，根據(jù)個體差異度和種群多樣性縮減種群規(guī)模以減少計算量，在進行結(jié)構(gòu)分析前舍棄較大的實驗個體規(guī)避無用計算，并引入精英選擇技術(shù)解決選擇階段目標(biāo)個體和實驗個體數(shù)量不等的問題，在此基礎(chǔ)上，給出一種將數(shù)值之間的距離轉(zhuǎn)化為概率的離散化方法，處理離散變量問題。實驗結(jié)果表明，與IGADE等算法相比，該算法在保證最優(yōu)解質(zhì)量的同時，能夠大幅減少結(jié)構(gòu)分析次數(shù)。
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