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為了解決一些函數優化問題，采用種群具有 Leslie年齡結構的動力學模型提岀了一種新型群智能優化算法，簡稱PDO-DLAS算法。在該算法中，假設某種群由具有不同性別、不同年齡的生物個體組成，個體依據其性別和年齡被自動劃分成若干類，增加了個體的多樣性;毎個算子具有明確功能，其中學習算子可實現性別不同但年齡相近個體之間的信息交換;影響算子可實現不同性別、不同年齡個體之間的信息交換;新生算子可増加強壯個體數，死亡算子可以減少虛弱個體數;進化算子可確保算法具有全局收斂性;依據 Leslie模型確定該算法中的相關參數，提升了參數確定的科學性;該算法毎次進化只處理個體特征數的1250-110，從而使時間復雜度大幅降低。測試結果表明，該算法具有較優越的性能，適于求解維數較高的優化問題。
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