加权变异策略动态差分进化算法

发布时间：2018-05-07 20:06

  本文选题：差分进化算法 + 维变异　； 参考：《计算机工程与应用》2017年04期

【摘要】：针对差分进化算法在解决高维优化问题时易早熟收敛、求解精度低和参数设置麻烦等问题,提出一种加权变异策略动态差分进化算法(WMDDE)。为了动态平衡全局搜索与局部搜索能力,跳出局部最优,将标准差分进化算法的变异策略DE/rand/1和DE/best/1进行加权组合,提出两种新的随机扰动加权变异算子。提出一种动态自适应调整缩放因子和交叉概率因子的策略,避免参数设置的麻烦,提高算法的稳定性。在11个Benchmark函数上的测试结果表明,新算法能有效避免早熟收敛,全局寻优能力强,且在高维时寻优速度、求解精度和稳定性均优于4种DE进化算法。
[Abstract]:A dynamic differential evolutionary algorithm with weighted mutation strategy is proposed to solve the problems of premature convergence, low precision and difficult parameter setting in solving high-dimensional optimization problems. In order to dynamically balance the global search and local search ability and jump out of the local optimum, two new random disturbance weighted mutation operators (DE/rand/1 and DE/best/1) are proposed by combining the mutation strategy DE/rand/1 and DE/best/1 of the standard deviation division evolution algorithm. A dynamic adaptive adjustment strategy of scaling factor and cross probability factor is proposed to avoid the trouble of parameter setting and to improve the stability of the algorithm. The test results on 11 Benchmark functions show that the new algorithm can effectively avoid premature convergence, has strong global optimization ability, and is superior to four DE evolutionary algorithms in high dimensional optimization speed, accuracy and stability.
【作者单位】： 昆明工业职业技术学院电气学院;玉溪市计算中心;玉溪农业职业技术学院;云南师范大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.71262031)
【分类号】：TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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中国硕士学位论文全文数据库 前10条

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本文编号：1858287