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為提高離散桁架優化問題的計算效率，提出一種改進的離散差分進化算法。基于種群多樣性自適應地選擇變異策略以平衡探索和收斂能力，根據個體差異度和種群多樣性縮減種群規模以減少計算量，在進行結構分析前舍棄較大的實驗個體規避無用計算，并引入精英選擇技術解決選擇階段目標個體和實驗個體數量不等的問題，在此基礎上，給出一種將數值之間的距離轉化為概率的離散化方法，處理離散變量問題。實驗結果表明，與IGADE等算法相比，該算法在保證最優解質量的同時，能夠大幅減少結構分析次數。
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