针对进化规划算法收敛速度慢和早熟收敛的缺点,将改进的随机搜索方法和进化规划算法相结合,提出了一种自调整的进化规划算法。在该算法中,使用高斯变异算子对个体进行变异,利用改进的随机搜索方法对个体变异进行自调整,提升了个体向适应度高的方向进化的能力,提高了个体间的多样性差异,从而改善算法的性能。对该算法性能进行典型算例的数字仿真证明该算法具有良好的性能。
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