本文選題：差分進(jìn)化　切入點(diǎn)：無約束優(yōu)化　出處：《控制與決策》2016年08期

【摘要】：針對(duì)差分進(jìn)化算法開發(fā)能力較差的問題,提出一種具有快速收斂的新型差分進(jìn)化算法.首先,利用最優(yōu)高斯隨機(jī)游走策略提高算法的開發(fā)能力;然后,采用基于個(gè)體優(yōu)化性能的簡(jiǎn)化交叉變異策略實(shí)現(xiàn)種群的進(jìn)化操作以加強(qiáng)其局部搜索能力;最后,通過個(gè)體篩選策略進(jìn)一步提高算法的探索能力以避免陷入局部最優(yōu).12個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)和兩種帶約束的工程優(yōu)化問題的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法在收斂速度、算法可靠性及收斂精度方面均優(yōu)于EPSDE、Sa DE、JADE、BSA、Co Bi DE、GSA和ABC等算法,在加強(qiáng)算法探索能力的同時(shí)能夠有效地提高算法的開發(fā)能力.
[Abstract]:In order to solve the problem of poor development ability of differential evolution algorithm, a new differential evolution algorithm with fast convergence is proposed. Firstly, the optimal Gao Si random walk strategy is used to improve the development ability of the algorithm. A simplified cross-mutation strategy based on individual optimization performance is used to realize the evolutionary operation of the population in order to enhance its local search ability. Finally, The search ability of the algorithm is further improved by individual screening strategy to avoid falling into local optimum. The experimental results of 12 standard test functions and two constrained engineering optimization problems show that the proposed algorithm is convergent at the rate of convergence. The reliability and convergence accuracy of the algorithm are superior to those of the EPSDEE / sa DEA JADEY BSACO Bi DEGSA and ABC algorithms, which can enhance the ability to explore the algorithm and improve the development ability of the algorithm effectively at the same time.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：航空科學(xué)基金項(xiàng)目(20105196016) 中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2012M521807)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：1685785