粒子群优化与差分进化混合算法的综述与分类

被引：41

作者：

辛斌 ^{[1
,2
]}

陈杰 ^{[1
]}

机构：

[1] “复杂系统智能控制与决策”教育部重点实验室北京理工大学自动化学院

[2] 曼彻斯特大学商学院认知与决策科学研究中心

来源：

系统科学与数学 | 2011年 / 31卷 / 09期

基金：

国家杰出青年科学基金;

关键词：

优化; 混合策略; 粒子群优化; 差分进化; 探索与开发;

D O I：

暂无

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：

优化算法的性能改进长期以来一直是算法研究者们追求的一个重要目标,对不同算法进行混合以期利用算法的互补优势来获得性能更优异的算法代表了一类典型的设计思想.针对两类基于群体演化的优化算法——粒子群优化(PSO)与差分进化(DE)算法,对基于二者的各种混合算法(DEPSO)进行了系统而全面的综述,并在此基础上提出了一种混合策略分类方法,对现有的各种典型DEPSO算法进行了分类,比较了各种混合策略的异同,并指出了一些新的研究方向和混合设计原则.

引用

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页码：1130 / 1150

页数：21

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