基于变异系数与伪梯度学习的自适应差分进化算法
发布时间:2023-06-04 00:42
差分进化算法是一种基于种群差异的进化算法,通过种群内个体间的合作与竞争来实现对优化问题的求解。对于单目标连续优化问题,差分进化算法有其自身的优势。然而,DE算法也存在着一些不足,如:搜索后期种群个体相似性极强,种群多样性较差、缺乏能够判断搜索陷入停滞的有效依据、变异策略局部能力弱、算法收敛速度慢等问题。本文在现有研究的基础上,提出基于方向信息的变异策略与基于伪梯度学习的变异策略,引入变异系数作为判断搜索是否陷入停滞或早熟收敛的有效依据,自适应调节控制参数。主要研究内容如下:(1)针对现有的变异策略存在优秀个体不能有效利用种群个体间的方向信息进行变异引导进化的缺点,算法在处理多峰函数与复杂函数时,往往很难收敛于全局最优解,本研究提出一种新的差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Algorithm Based on Restart Mechanism and Direction Information,简写为ADERD)用以搜索连续空间中的全局最优解。ADERD提出了一种新的基于方向信息的变异策略,该策略可使优秀个体充分利用个体间的方向信息进行变异,...
【文章页数】:88 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 算法评价标准
1.4 论文研究内容与组织结构
1.4.1 本文的主要工作与创新点
1.4.2 论文组织结构
第2章 差分进化算法研究综述
2.1 标准的差分进化算法
2.1.1 种群初始化
2.1.2 变异策略
2.1.3 交叉操作
2.1.4 选择
2.2 差分进化算法相关改进理论
2.2.1 初始化相关技术的研究
2.2.2 变异策略的研究
2.2.3 控制参数研究
2.2.4 自适应调节机制的研究
2.2.5 差分进化算法的应用
2.3 本章小结
第3章 基于变异系数与方向信息的自适应差分进化算法
3.1 算法原理
3.1.1 基于方向信息的变异策略
3.1.2 基于变异系数的重启机制
3.1.3 参数自适应机制
3.1.4 算法流程与框架
3.2 实验设置及分析
3.2.1 数据集介绍
3.2.2 参数设置
3.2.3 实验结果分析
3.3 本章小结
第4章 基于伪梯度学习的自适应差分进化算法
4.1 算法原理
4.1.1 基于伪梯度学习的变异策略
4.1.2 基于成功历史的参数更新机制
4.1.3 算法流程与框架
4.2 ADERD算法与ADEPG算法的区别
4.2.1 ADERD算法与ADEPG算法的区别
4.2.2 ADERD算法与ADEPG算法的联系
4.3 实验设置及分析
4.3.1 数据集介绍
4.3.2 参数设置
4.3.3 实验结果及分析
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
本文编号:3830352
【文章页数】:88 页
【学位级别】:硕士
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摘要
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第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 算法评价标准
1.4 论文研究内容与组织结构
1.4.1 本文的主要工作与创新点
1.4.2 论文组织结构
第2章 差分进化算法研究综述
2.1 标准的差分进化算法
2.1.1 种群初始化
2.1.2 变异策略
2.1.3 交叉操作
2.1.4 选择
2.2 差分进化算法相关改进理论
2.2.1 初始化相关技术的研究
2.2.2 变异策略的研究
2.2.3 控制参数研究
2.2.4 自适应调节机制的研究
2.2.5 差分进化算法的应用
2.3 本章小结
第3章 基于变异系数与方向信息的自适应差分进化算法
3.1 算法原理
3.1.1 基于方向信息的变异策略
3.1.2 基于变异系数的重启机制
3.1.3 参数自适应机制
3.1.4 算法流程与框架
3.2 实验设置及分析
3.2.1 数据集介绍
3.2.2 参数设置
3.2.3 实验结果分析
3.3 本章小结
第4章 基于伪梯度学习的自适应差分进化算法
4.1 算法原理
4.1.1 基于伪梯度学习的变异策略
4.1.2 基于成功历史的参数更新机制
4.1.3 算法流程与框架
4.2 ADERD算法与ADEPG算法的区别
4.2.1 ADERD算法与ADEPG算法的区别
4.2.2 ADERD算法与ADEPG算法的联系
4.3 实验设置及分析
4.3.1 数据集介绍
4.3.2 参数设置
4.3.3 实验结果及分析
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
本文编号:3830352
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