差分進(jìn)化算法是一種簡單有效的啟發(fā)式全局優(yōu)化算法,但是其優(yōu)化性能受差分進(jìn)化策略及控制參數(shù)取值的影響較大,不合適的策略和參數(shù)容易導(dǎo)致算法早熟收斂。因此,針對(duì)差分進(jìn)化算法搜索過程中變異策略和控制參數(shù)的選擇問題,文中提出了一種基于群體分布的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法（Population Distribution-based Self-adaptive Differential Evolution,PDSDE）。首先,設(shè)計(jì)適應(yīng)因子以衡量當(dāng)前種群的分布情況,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)算法所處進(jìn)化階段的自適應(yīng)判斷;然后,根據(jù)不同進(jìn)化階段的特點(diǎn),設(shè)計(jì)階段特定的變異策略和控制參數(shù),并設(shè)計(jì)自適應(yīng)機(jī)制以實(shí)現(xiàn)算法策略和參數(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整,從而平衡算法的全局探測和局部搜索能力,以達(dá)到提高算法搜索效率的目的;最后,將所提算法與6種主流改進(jìn)算法進(jìn)行比較。15個(gè)典型測試函數(shù)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,所提算法在平均函數(shù)評(píng)價(jià)次數(shù)、求解精度、收斂速度等指標(biāo)的評(píng)價(jià)優(yōu)于文中給出的6種主流改進(jìn)算法,因此可以證明所提算法的計(jì)算代價(jià)、優(yōu)化性能和收斂性能更具優(yōu)勢。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)科學(xué). 2020,47(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

PDSDE和其他算法對(duì)8個(gè)函數(shù)的收斂曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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