基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法

被引：47

作者：

贾东立 ^{[1
,2
]}

郑国莘 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海大学特种光纤与光接入网省部共建教育部重点实验室

[2] 河北工程大学信息与电气工程学院

来源：

控制与决策 | 2010年 / 25卷 / 06期

关键词：

混沌优化; 高斯优化; 差分进化; 遗传算法;

D O I：

10.13195/j.cd.2010.06.102.jiadl.009

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

针对标准差分进化(DE)算法在高维复杂函数优化中易早熟收敛,进而导致搜索精度降低甚至优化失败的问题,提出一种基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法(CGHDE).该算法在进化初期利用混沌的遍历性,可有效地避免算法陷入局部最优;而在进化后期,采用高斯搜索又可有效地提高收敛精度.实验表明,CGHDE算法对函数维度的敏感性大大低于标准DE算法,并且寻优能力强、稳定性好、搜索精度高,特别适合于工程中高维复杂函数的优化问题.

引用

页码：899 / 902

页数：4

共 4 条

[1]

差分进化算法研究进展 [J].

刘波 ;

王凌 ;

金以慧 .

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[2]

基于混沌变异的小生境粒子群算法 [J].

贾东立 ;

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[3]

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贾东立 ;

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[4]

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