基于最优高斯随机游走和个体筛选策略的差分进化算法

发布时间：2018-03-30 11:50

  本文选题：差分进化　切入点：无约束优化　出处：《控制与决策》2016年08期

【摘要】：针对差分进化算法开发能力较差的问题,提出一种具有快速收敛的新型差分进化算法.首先,利用最优高斯随机游走策略提高算法的开发能力;然后,采用基于个体优化性能的简化交叉变异策略实现种群的进化操作以加强其局部搜索能力;最后,通过个体筛选策略进一步提高算法的探索能力以避免陷入局部最优.12个标准测试函数和两种带约束的工程优化问题的实验结果表明,所提出的算法在收敛速度、算法可靠性及收敛精度方面均优于EPSDE、Sa DE、JADE、BSA、Co Bi DE、GSA和ABC等算法,在加强算法探索能力的同时能够有效地提高算法的开发能力.
[Abstract]:In order to solve the problem of poor development ability of differential evolution algorithm, a new differential evolution algorithm with fast convergence is proposed. Firstly, the optimal Gao Si random walk strategy is used to improve the development ability of the algorithm. A simplified cross-mutation strategy based on individual optimization performance is used to realize the evolutionary operation of the population in order to enhance its local search ability. Finally, The search ability of the algorithm is further improved by individual screening strategy to avoid falling into local optimum. The experimental results of 12 standard test functions and two constrained engineering optimization problems show that the proposed algorithm is convergent at the rate of convergence. The reliability and convergence accuracy of the algorithm are superior to those of the EPSDEE / sa DEA JADEY BSACO Bi DEGSA and ABC algorithms, which can enhance the ability to explore the algorithm and improve the development ability of the algorithm effectively at the same time.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：航空科学基金项目(20105196016) 中国博士后科学基金项目(2012M521807)
【分类号】：TP18

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本文编号：1685785