ty -jour a2 -bartak，roman au -du，Yongzhao au-粉丝，Yuling au -liu，xiaofang au -luo -luo，Yanmin au -Tang，Jianeng au -jianeng au -liu -peizhong py -2019 da -2019/12/12/12/17 ti--17 ti--17 ti-17 ti-17 ti-17多尺度合作差异进化算法SP -5259129 VL -2019 AB-提出了一种多尺度合作差异进化算法来解决早期阶段的狭窄搜索范围的问题，并在传统差异进化算法表现的后期较长的收敛范围内缓慢收敛。首先，采用了多种群机制的种群结构，以便将每个亚群与相应的突变策略结合在一起，以确保进化过程中的个体多样性。然后，开发了种群之间的协方差学习，以建立合适的旋转坐标系用于跨操作。同时，引入了自适应参数调整策略，以平衡人口调查和收敛。最后，在CEC 2005基准函数上测试了所提出的算法，并与其他最先进的进化算法进行了比较。实验结果表明，与其他比较算法相比，所提出的算法在解决全局优化问题方面具有更好的性能。SN -1687-5265 UR -https：//doi.org/10.1155/2019/5259129 do -10.1155/2019/2019/5259129 JF-计算智能和神经科学PB-