CORC  > 中国矿业大学(徐州)
双种群差分进化规划算法
何兵 ; 车林仙 ; 刘初升
2015-09-14 ; 2015-09-14
关键词差分进化算法 进化规划算法 双种群 混沌重组策略 非均匀变异
中文摘要标准差分进化算法(SDE)具有算法简单,控制参数少,易于实现等优点。但在难优化问题中,算法存在收敛速度较慢和容易早熟等缺陷。为克服此缺点,提出一种改进算法——双种群差分进化规划算法(BGDEP)。该算法将种群划分为两个子群独立进化,分别采用DE/rand/1/bin和DE/best/2/bin版本生成变异个体。每隔δt(取5~10)代,将两个子群合并为一个种群,再应用混沌重组算子将之划分为两个子群,以实现子群间的信息交流。在双种群协同差分进化的同时,应用非均匀变异算子对其最优个体执行进化规划操作,使得算法具有较快的收敛速度和较强的全局寻优能力。为测试BGDEP的性能,给出了4个30维benchmark函数优化问题的对比数值实验。结果表明,BGDEP的求解精度、收敛速度、鲁棒性等性能优于SDE、双种群差分进化(BGDE)和非均匀变异进化规划(NUMEP)等4种算法。
内容类型期刊论文
源URL[http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/15587]  
专题中国矿业大学(徐州)
推荐引用方式
GB/T 7714
何兵,车林仙,刘初升. 双种群差分进化规划算法[J],2015, 2015.
APA 何兵,车林仙,&刘初升.(2015).双种群差分进化规划算法..
MLA 何兵,et al."双种群差分进化规划算法".(2015).
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