融合多种搜索策略的差分进化大规模优化算法

发布时间：2019-04-21 14:58

【摘要】：多峰、高维的大规模优化问题是当前优化领域的研究热点.文中以协同进化算法为框架,提出了一种融合多种搜索策略的差分进化大规模优化算法.基于分解的思想,该算法首先利用自适应差分进化算子对子问题进行局部优化求解;然后引入基于模拟退火的随机搜索机制提高算法的全局搜索能力,并结合局部搜索链对解空间进行深度搜索.采用大规模优化标准函数对算法进行测试,结果表明,文中所提出的算法相比现有算法在平均值和最优解上均取得了更好的优化结果.
[Abstract]:Multi-peak, high-dimensional large-scale optimization problem is the current research focus in the field of optimization. In this paper, a large-scale differential evolution optimization algorithm based on multi-search strategies is proposed in the framework of co-evolution algorithm. Based on the idea of decomposition, the algorithm firstly uses the adaptive differential evolution operator to solve the sub-problem locally. Then the stochastic search mechanism based on simulated annealing is introduced to improve the global search ability of the algorithm and the depth search of the solution space is carried out by combining the local search chain. A large-scale optimization standard function is used to test the algorithm. The results show that the proposed algorithm achieves better results in both average and optimal solutions than the existing algorithms.
【作者单位】： 华南理工大学自动化科学与工程学院;
【基金】：国家科技重大专项(2014ZX02503-3) 国家自然科学基金资助项目(61573146) 华南理工大学中央高校业务经费专项资金资助项目(2015ZZ0100)~~
【分类号】：TP18

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本文编号：2462313