En este documento, se propone un enfoque híbrido que combina un método basado en poblaciones, evolución diferencial elitista adaptativa (aeDE), con un método potente basado en gradientes, descenso más empinado cuadrático esférico (SQSD), y luego se aplica para el análisis de agrupamiento. Esta combinación no solo ayuda a heredar las ventajas tanto de aeDE como de SQSD, sino que también ayuda a reducir significativamente el costo computacional. En primer lugar, basado en la manera exploratoria global de aeDE en los pasos iniciales, el enfoque propuesto puede llegar rápidamente a una región que contiene el valor óptimo global. A continuación, basado en la manera explotadora localmente efectiva de SQSD en los pasos posteriores, el enfoque propuesto puede encontrar la solución óptima global de manera rápida y precisa, y por lo tanto ayuda a reducir el costo computacional. El método propuesto se prueba primero en 32 funciones de referencia para verificar su robustez y efectividad. Luego, se aplica para el análisis
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