基于一次指数平滑法的自适应差分进化算法

发布时间：2017-10-12 07:30

  本文关键词：基于一次指数平滑法的自适应差分进化算法

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【摘要】：提出一个策略和控制参数自适应的差分进化(ESADE)算法.ESADE算法将指数平滑法和轮盘赌选择法结合到一起,根据先前成功的经验在策略候选池中为每个个体自适应地选择变异策略来匹配进化的不同阶段.在进化过程中,ESADE算法使用柯西分布和正态分布为控制参数产生适当的值,并使用指数平滑法进行自适应.大量的仿真实验结果表明,ESADE算法要优于其他差分进化算法.
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院;燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心;唐山学院计算机科学与技术系;
【关键词】： 差分进化 指数平滑法 自适应 柯西分布 正态分布
【基金】：国家自然科学基金钢铁联合基金项目(U1260203) 河北省高等学校创新团队领军人才培育计划项目(LJRC013) 国家冷轧板带及装备工程研究中心开放课题项目(2012005)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言差分进化算法(DE)是由Storn等[1]开发的一种基于种群的随机搜索技术.目前,差分进化算法被应用到了很多领域,比如机械工程、通信、模式识别、信号处理等[2-5].标准差分进化算法需要预先设定好试验向量产生策略和控制参数值,在进化过程中不能根据优化问题和进化阶段的不同

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本文编号：1017450