基于择优学习策略的差分进化算法

发布时间：2018-01-18 07:24

  本文关键词：基于择优学习策略的差分进化算法　出处：《上海交通大学学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：传统的差分进化算法在个体变异方面只是利用了随机个体和最优个体的信息.由于选用个体的随机性,导致其搜索效率比较低并且有可能找不到最优解,为此,提出了基于择优学习策略的差分进化算法.该算法选择性地利用种群中比较优秀的个体的信息,克服种群进化过程中的盲目性,增强了搜索能力.通过对多个具有不同特性的标准测试函数进行测试研究,结果表明该方法可以明显减少迭代次数,提高计算效率.
[Abstract]:The traditional differential evolution algorithm only makes use of the information of random individuals and optimal individuals in the aspect of individual mutation. Because of the randomness of selected individuals, the search efficiency is low and the optimal solution may not be found. A differential evolutionary algorithm based on the optimal learning strategy is proposed, which selectively utilizes the information of the better individuals in the population to overcome the blindness in the evolution process of the population. By testing several standard test functions with different characteristics, the results show that this method can reduce the number of iterations and improve the computational efficiency.
【作者单位】： 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61590922;61525302) 辽宁省自然科学基金优秀人才项目(2014020021)资助
【分类号】：TP18
【正文快照】： 差分进化(DE)算法是由Storn等[1]提出的一种基于种群启发式全局搜索技术.该算法具有良好的优化性能,并已应用到许多单目标和多目标优化问题中.目前,差分进化算法在滤波器设计、神经网络参数训练、聚类分析、机器人路径规划等工程领域得到应用并取得良好的效果,成为目前进化计

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1440039