免比例因子F的差分进化算法

被引:14
作者
张晓伟 [1 ,2 ]
刘三阳 [1 ]
机构
[1] 西安电子科技大学数学科学系
[2] 电子科技大学应用数学学院
关键词
类电磁机制; 全局优化; 粒子群优化; 差分进化;
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
比例因子F的合适赋值常会大大改善差分进化算法的求解性能,但是如何给值是个麻烦的事情.本文给出了二种免比例因子F的差分进化算法.算法将每一个个体视为带电粒子,利用之间的吸引、排斥机制,确定个体在差分方向上移动的长度,依此免去比例因子F设置的麻烦.通过和两种PSO算法以及其它四种不同赋值策略的算法的数值试验比较,表明提出的算法相比其它相比较的算法有更好的求解性能.
引用
收藏
页码:1318 / 1323
页数:6
相关论文
共 7 条
[1]  
On the Convergence of a Population-Based Global Optimization Algorithm[J] . ?. ?lker Birbil,Shu-Cherng Fang,Ruey-Lin Sheu.Journal of Global Optimization . 2004 (2)
[2]   An electromagnetism-like mechanism for global optimization [J].
Birbil, SI ;
Fang, SC .
JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, 2003, 25 (03) :263-282
[3]   Differential evolution - A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces [J].
Storn, R ;
Price, K .
JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, 1997, 11 (04) :341-359
[4]  
Critical Values for the Control Parameters of Differential Evolution Algorithms. Zaharie D. 8th International Conference on Soft Computing . 2002
[5]  
A hybrid scatter search/electromagnetism meta-heuristic for project sched-uling. Debels D,De R B,Leus R,Vanhoucke M. European Journal of Operational Research . 2006
[6]  
An evolutionary algorithm for global optimization based on level-set evolution and latin squares. Wang, Yuping,Dang, Chuangyin. IEEE Transactions on Evolutionary Computation . 2007
[7]  
The self-adaptive pareto differential evolution algorithm. Abbass. Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Com-putation . 2002