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- [5] Differential evolution - A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces[J]. JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, 1997, 11 (04) : 341 - 359Storn, RPrice, K
基于混沌搜索的自适应差分进化算法
被引：22
作者：
卢有麟
周建中
李英海
覃晖
机构：
[1] 华中科技大学水电与数字化工程学院
来源：
基金：
国家自然科学基金重点项目;
关键词：
差分进化算法;
自适应;
混沌搜索;
全局优化;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP11 [自动化系统理论];
学科分类号：
摘要：
提出一种基于混沌搜索的自适应差分进化算法(CADE),该算法在计算过程中自适应地调整交叉率,在搜索初期保持种群多样性的同时增强算法的全局收敛性。具有较强局部遍历搜索性能的混沌搜索的引入使得算法具有较好的求解精度,增加搜索到全局最优解的概率。对几种典型的测试函数对CADE进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地避免早熟收敛,具有良好的全局收敛性。
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