基于双变异模式协同的自适应微分进化算法

发布时间：2018-10-13 13:20

【摘要】：针对微分进化算法(DE)易陷入局部最优解、进化后期收敛速度慢、求解精度低等缺点,结合DE/rand/1和DE/best/1两种变异模式分别具有全局探索能力和局部开发能力的优点,引入精英存档策略和控制参数自适应策略,提出一种双变异模式协同自适应微分进化(DMCSa DE)算法.15个典型benchmark测试函数的实验结果表明,DMCSa DE能够有效提高算法的全局探索能力和局部开发能力,避免早熟收敛,大大提高算法的收敛性能和鲁棒性,同时,精英种群的大小对DMCSa DE的优化性能具有明显的影响.
[Abstract]:The differential evolution algorithm (DE) is easy to fall into local optimal solution, slow convergence speed and low precision in the late stage of evolution. Combined with the advantages of DE/rand/1 and DE/best/1 mutation mode, they have the advantages of global exploration ability and local development ability, respectively. Introducing elite archiving strategy and adaptive control parameter strategy, A co-adaptive differential evolution (DMCSa DE) algorithm with two mutation modes is proposed. The experimental results of 15 typical benchmark test functions show that, DMCSa DE can effectively improve the global exploration ability and local development ability of the algorithm and avoid premature convergence. The convergence performance and robustness of the algorithm are greatly improved. At the same time, the size of elite population has a significant impact on the optimization performance of DMCSa DE.
【作者单位】： 四川大学空天科学与工程学院;四川大学国家空管自动化系统技术重点实验室;上海电器科学研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(71573184) 民航科技项目(20150228)
【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：2268783