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ifferential-Evolution-Algorithms
- ：组合差分进化算法CoDE是一新的具有竞争力的算法，但收敛速度和寻优性能仍有待改进。为解决上述问题，提出对 组合差分进化算法CoDE从生成策略和控制参数两个方面进行改进，提出了两种改进的CoDE版本MCoDE和MCoDE—P，并 利用6个典型的测试甬数对改进性能进行检验。结果表明结合了最好个体信息的MCoDE方法能够改善CoDE的寻优性能， 而采用控制参数扩展的MCoDE—P方法却难以达到期望的效果。-: Combined differential evolution algorit