保存基因的2-Opt一般反向差分演化算法

被引：6

作者：

刘罡 ^{[1
]}

李元香 ^{[1
]}

郑昊 ^{[2
]}

机构：

[1] 武汉大学软件工程国家重点实验室

[2] 中国地质大学计算机学院

来源：

小型微型计算机系统 | 2012年 / 33卷 / 04期

关键词：

差分演化; 一般反向学习; 2-Opt算法; 保存基因; 函数优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为了进一步提高差分演化算法的性能,提出一种采用保存基因的2-Opt一般反向差分演化算法,并把它应用于函数优化问题中.新算法具有以下特征:(1)采用保存被选择个体基因的方式组成参加演化的新个体.保存基因的方法可以很好的保持种群多样性;(2)采用一般反向学习(GOBL)机制进行初始化,提高了初始化效率;(3)采用2-Opt算法加速差分演化算法的收敛速度,提高搜索效率.通过测试函数的实验,并与其他差分演化算法进行比较.实验结果证实了新算法的高效性,通用性和稳健性.

引用

页码：789 / 794

页数：6

共 5 条

[1] 基于群智能的新型反向混合差分进化算法 [J].