基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法

被引：5

作者：

王丛佼 ^{[1
]}

王锡淮 ^{[1
]}

肖健梅 ^{[1
]}

吴华锋 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海海事大学物流工程学院

[2] 上海海事大学商船学院

来源：

控制与决策 | 2015年 / 06期

关键词：

拉马克主义; 达尔文进化; 差分进化算法; 获得性遗传; 网格化拉马克学习;

D O I：

10.13195/j.kzyjc.2014.0325

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

引入拉马克进化理念,提出一种基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法.该算法在网格划分机制建立起的分布式搜索框架下,采用单元格最优解保护机制、学习步长机制、解空间同仁机制和定矢变异机制组成拉马克学习模式.仿真结果表明,所提算法可以充分发挥拉马克学习的局部搜索能力,又可有效避免早熟收敛,其求解精度明显优于其他比较算法.将所提算法应用于电力系统最优潮流计算问题,获得了良好的优化效果.

引用

页码：1085 / 1091

页数：7

共 9 条

[1] 参数适应性分布式差分进化算法 [J].