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作者：薛财文;刘通;邓立宝;谷伟;张宝武;
单位：中国计量大学计量测试工程学院;哈尔滨工业大学信息与电气工程学院;
摘要：差分进化算法（DE）是一类基于种群搜索最优解的全局优化算法，具有收敛速度快、算法简单易懂、参数数量少和稳定性高等特点。但DE算法的性能在很大程度上取决于参数值的设置、个体突变的方向和距离。考虑到不同的种群密度对参数的需求不同，采用主成分分析技术将30或50维的数据降到2维；再采用DBSCAN算法，依据邻域半径和最小邻域数将2维数据分类为簇，通过簇的数量判断种群整体密度和个体之间的差异度，并在不同取值范围内生成合适的变异因子和交叉因子，以此来满足不同种群的进化需求。通过基准函数测试集和多个检验方法验证，证明了所提方法的寻优能力和鲁棒性均优于另外5种先进算法。
关键词：DBSCAN;;差分进化算法;;主成分分析;;数据降维;;变异因子;;交叉因子
