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Input: NP, D, f, k, m
Output: The population’s best solution: fit
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1. Generate the population p by the
equations (1)
2. Calculate the individual function values fit
3. Strategy pool Sp={Sp
1
, Sp
2
, …, Sp
n
}
4. FES=NP
5. while FES<=NP*1000
6.
The population p is divided into k subpopulation by k
-
means, p={p
1
,
p
2
, …, p
k
}
7.
F=randn(0.5,0.3), Cr=randn
(0.9,0.1)
8.
Pick r
1
, r
2
, …, r
m
using SIM
9.
Randomly combine Sp
j
and p
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to S
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,
j
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[1, k], j
[1, n]
10.
p
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implements the strategy Sp
j
and generates no
ise vector
11.
Apply Equation 7 to generate trial
vector
12.
Apply Equation 8 to select the best individual for the next generation
13. end while
14. Return fit
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Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
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.
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E
-
39
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E
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E
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E
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E
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.
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E
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E
-
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.
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E
-
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-
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E
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E
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E
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E
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E
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E
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E
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E
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E
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E
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E
-
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1
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E
-
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E
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1
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E
-
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+
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.
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E
+
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-
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.
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E
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.
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E
-
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E
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1
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E
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1
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E
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1
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E
-
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E
-
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.
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E
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E
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1
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2
.
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E
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.
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E
-
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.
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E
-
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1
.
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E
-
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2
.
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E
-
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1
.
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E
-
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E
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.
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+
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5
E
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E
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.
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E
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.
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E
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E
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1
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2
E
-
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.
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E
-
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.
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E
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E
-
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0
.
0
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E
+
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D
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.
6
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E
-
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2
.
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E
-
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.
1
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E
-
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5
.
4
2
E
-
18
1
.
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3
E
-
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1
.
7
7
E
-
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2
.
2
5
E
-
13
2
.
1
3
E
-
13
1
.
3
5
E
-
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5
.
5
9
E
-
48
D
=
5
0
4
.
3
9
E
-
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2
.
2
0
E
-
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3
.
4
5
E
-
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2
.
6
0
E
-
11
1
.
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7
E
-
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6
.
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3
E
-
27
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.
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E
-
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1
.
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E
-
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1
.
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5
E
-
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5
.
5
9
E
-
48
D
=
1
0
0
1
.
0
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E
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.
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E
-
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6
.
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8
E
-
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2
.
1
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E
-
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5
.
6
7
E
-
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1
.
1
2
E
+
0
0
2
.
3
5
E
-
03
5
.
3
4
E
-
03
1
.
3
5
E
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32
5
.
5
9
E
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