基于牛顿三次插值的自适应差分进化算法
发布时间：2021-08-11 06:11
针对差分进化算法易早熟、对参数设置敏感的问题,提出一种基于牛顿三次插值的自适应差分进化算法。运用牛顿三次插值在最优个体附近进行局部搜索,提高算法的搜索速度;设计自适应论证策略评估是否在下一代中使用牛顿三次插值来避免算法早熟;缩放因子F和交叉概率CR均采用自适应学习策略不断更新,避免人为设置参数。采用CEC2013测试集上的28个基准函数进行测试,测试结果表明,对于大部分基准函数,该算法性能均优于其它改进DE算法。
【文章来源】：计算机工程与设计. 2020,41(08)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
a≠0时x4,j的搜索方向
图中，为中适应值最小的点，Δ=4b2-12ac,x*,j、x*,j′分别为N(xj）的两个极值点（当极值点存在时），且x*,j>x*,j′。根据x4,j的搜索方向，将求解x4,j的公式总结如下式中：r1、r2、r3、r4为（0,1）内服从均匀分布的随机数。
由表2分析可知，对于单峰函数f1,f5，大部分多峰函数f9,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f19,f20，及组合函数f22,f23,ANCIDE算法收敛精度更高，更易找到全局最优点。尤其是对于多峰函数如f14,f15,f16,f17，组合函数如f22,f23,ANCIDE算法的竞争力十分显著（如图3所示）。因此，AN-CIDE算法不失为一个解决复杂优化问题的好方法。4 结束语
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于新型变异策略的差分进化算法[J]. 宋锦,师玉娇,高浩,王保云. 计算机工程与设计. 2016(05)
[2]利用牛顿插值的GPS/INS组合导航惯性动力学模型[J]. 李增科,高井祥,王坚,胡洪. 武汉大学学报(信息科学版). 2014(05)
[3]基于速度概率和自适应速度值的差分进化算法[J]. 沈佳杰,江红,王肃. 计算机工程与设计. 2014(04)
本文编号：3335614
【文章来源】：计算机工程与设计. 2020,41(08)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
a≠0时x4,j的搜索方向
图中，为中适应值最小的点，Δ=4b2-12ac,x*,j、x*,j′分别为N(xj）的两个极值点（当极值点存在时），且x*,j>x*,j′。根据x4,j的搜索方向，将求解x4,j的公式总结如下式中：r1、r2、r3、r4为（0,1）内服从均匀分布的随机数。
由表2分析可知，对于单峰函数f1,f5，大部分多峰函数f9,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f19,f20，及组合函数f22,f23,ANCIDE算法收敛精度更高，更易找到全局最优点。尤其是对于多峰函数如f14,f15,f16,f17，组合函数如f22,f23,ANCIDE算法的竞争力十分显著（如图3所示）。因此，AN-CIDE算法不失为一个解决复杂优化问题的好方法。4 结束语
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于新型变异策略的差分进化算法[J]. 宋锦,师玉娇,高浩,王保云. 计算机工程与设计. 2016(05)
[2]利用牛顿插值的GPS/INS组合导航惯性动力学模型[J]. 李增科,高井祥,王坚,胡洪. 武汉大学学报(信息科学版). 2014(05)
[3]基于速度概率和自适应速度值的差分进化算法[J]. 沈佳杰,江红,王肃. 计算机工程与设计. 2014(04)
本文编号：3335614
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3335614.html
