基于共轭增强策略的差分进化算法

发布时间：2018-06-17 00:58

  本文选题：差分进化 + 全局优化　； 参考：《控制与决策》2017年07期

【摘要】：为了平衡差分进化算法的全局探测能力和局部搜索能力,提出基于共轭增强策略的差分进化算法.首先,根据个体适应度信息设计基于轮盘赌的个体选择策略,选取适应值较差的个体组建子种群;然后,基于个体的时间和空间知识设计共轭增强方向,在不丧失全局探测能力的前提下实现子种群的局部增强,以提高算法的局部搜索能力;最后,18个标准测试函数的实验结果表明,所提算法在计算代价、可靠性及收敛速度方面均优于所介绍的主流改进差分进化算法和非差分进化算法.
[Abstract]:In order to balance the global detection ability and local search ability of differential evolutionary algorithm, a new differential evolution algorithm based on conjugate enhancement strategy is proposed. Firstly, according to the individual fitness information, the individual selection strategy based on roulette is designed, and the sub-population of individual with poor fitness is selected. Then, the conjugate enhancement direction is designed based on individual time and space knowledge. In order to improve the local search ability of the algorithm, the local enhancement of the subpopulation is realized without losing the global detection ability. Finally, the experimental results of 18 standard test functions show that the proposed algorithm is calculating the cost. In terms of reliability and convergence speed, the improved differential evolution algorithm and the non-differential evolution algorithm are better than those introduced in this paper.
【作者单位】： 浙江工业大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61075062,61573317,61379020) 浙江省自然科学基金青年基金项目(LQ16E080012) 浙江省重中之重学科开放基金项目(20151008,20151015) 浙江省大学生科技创新活动计划(新苗人才计划)项目(2016R403083)
【分类号】：TP18

【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：2028856