一种基于反向学习的约束差分进化算法

发布时间：2017-12-18 09:24

  本文关键词：一种基于反向学习的约束差分进化算法

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【摘要】：差分进化算法是一种结构简单、易用且鲁棒性强的全局搜索启发式优化算法,它可以结合约束处理技术来解决约束优化问题.机器学习在进化算法中,经常可以引导种群的进化,而且被广泛地应用于无约束的差分进化算法中,但对于约束差分进化算法却很少有应用.针对这一情况,提出了一种基于反向学习的约束差分进化算法框架.该算法框架采用基于反向学习的机器学习方法,提高约束差分进化算法的多样性和加速全局收敛速度.最后把该算法框架植入了两个著名的约束差分进化算法:(μ+λ)-CDE和ECHT,并采用CEC 2010的18个Benchmark函数进行了实验评估,实验结果表明:与(μ+λ)-CDE和ECHT相比,植入后的算法具有更强的全局搜索能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度.
【作者单位】： 东莞理工学院计算机学院;西安交通大学城市学院计算机系;
【基金】：国家自然科学基金(No.61103037;No.61300198) 广东省自然科学基金(No.S2013010011858) 广东省高校科技创新项目(No.2013KJCX0178) 陕西省工业科技攻关项目(No.2015GY012) 陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2015JM6331) 西安交通大学城市学院科研项目(No.2015KZ01;2015KZ02)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言优化问题(Optimization Problem,OP)一直都是人工智能领域研究的热点,起初人们一直研究着无约束的优化算法.但实际上许多的科学和工程问题都存在着各种各样的约束条件,这就导致了人们加强了对约束优化问题(Constrained Optimization Problem,COP)的研究[1].在一般的进化

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本文编号：1303645