改进差分进化策略在多峰值函数优化中的应用

被引：4

作者：

夏慧明 ^{[1
]}

周永权 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京师范大学泰州学院数学系

[2] 广西民族大学数学与计算机科学学院

来源：

计算机工程与应用 | 2009年 / 32期

关键词：

退火因子; 差分演化算法; 进化策略; 双重变异;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对差分演化算法与进化策略算法中所存在的不足,将模拟退火算子引入到差分演化算法的变异操作中,这样有助于在进化前期进行全局搜索,后期进行局部搜索;在标准进化策略的基础上,加入差分变异操作,提出了一种新的差分进化策略双重变异算法。通过测试算例可看出,该方法在多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等特点。

引用

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页数：4

共 12 条

[1] 一种改进的用于多峰值函数优化的自适应克隆选择算法 [J].