改进DE/EDA算法在求解难约束优化问题中的应用研究

被引：5

作者：

王翔 ^{[1
]}

董晓马 ^{[1
]}

阎瑞霞 ^{[2
]}

刘华玲 ^{[3
]}

机构：

[1] 郑州航空工业管理学院

[2] 东华大学旭日工商管理学院

[3] 上海对外贸易学院

来源：

关键词：

约束优化问题; 差分/分布式估计算法; 差分进化算法; 简单罚函数法;

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：

针对约束优化问题13个Benchmark函数中最难求解的Bump函数,利用简单罚函数算子对DE/EDA算法进行改进,提出了改进DE/EDA算法。仿真实验结果表明,求解Bump函数最优解时,改进DE/EDA算法优于其他文献的算法,且比DE算法收敛速度更快,求解效果更好。

引用

页码：4114 / 4117

页数：4

共 3 条

[1] 基于改进DE算法的难约束优化问题的求解 [J].

贺毅朝 ;

王熙照 .

李炳宇 ;

萧蕴诗 ;

吴启迪 ;

不详 .

Storn, R ;

Price, K .