多种群自适应差分进化算法

被引：21

作者：

夏慧明 ^{[1
]}

王志刚 ^{[1
]}

周永权 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京师范大学泰州学院

[2] 广西民族大学信息科学与工程学院

来源：

小型微型计算机系统 | 2014年 / 35卷 / 04期

关键词：

差分进化算法; 缩放因子; 交叉因子; logistic模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对差分进化(DE)算法在解决优化问题时收敛速度不够快、容易陷入局部最优的缺点,本文通过分析DE算法不同变异操作模式的优缺点及缩放因子和交叉因子对算法寻优性能的影响,提出一种多种群自适应差分进化算法.在进化过程中,不同种群采用不同的变异操作模式,有利于不同模式之间的优势互补,同时使用logistic模型来自适应调节缩放因子和交叉因子,使算法在前期提高全局搜索能力,后期提高局部搜索能力.对典型测试函数的仿真实验表明所提算法计算精度高、收敛速度快.

引用

页码：850 / 853

页数：4

共 9 条

[1]

具有人工蜂群搜索策略的差分进化算法 [J].