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为了解决一些函数优化问题，采用污染环境中具微生物治理的种群动力学模型，提出了PDO-MCCE算法。在该算法中，个体被自动划分成正常种群和突变种群2类，毎类个体数依据种群动力学模型自动进行计算和调整，解决了人为确定个体数的难题。该算法拥有7个算子，其中竞争和突变算子分别实现种群内和种群间体之间的信息交换;影响和毒害算子分别实现强壮个体的信息扩散和环境信息向个体传递;新生和死亡算子分别増加和减少个体数;生长算子可确保该算法具有全局收敛性;突变种群个体数的周期性増加，可大幅増加搜索跳出局部最优解陷阱的概率;在进行迭代计算时，算法毎次只处理毎个个体特征数的3/500~-110，从而使时间复杂度大幅降低。测试案例表明，PDO-MCCE算法性能较妤，适于求解一些维教较高的优化问题。
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