針對(duì)傳統(tǒng)進(jìn)化算法在求解高維度優(yōu)化工程問(wèn)題時(shí)存在全局搜索和局部尋優(yōu)的平衡難題,提出一種基于差分進(jìn)化和元胞種群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的兩階段動(dòng)態(tài)差分智能元胞機(jī)算法。通過(guò)對(duì)個(gè)體的鄰居結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整,實(shí)現(xiàn)進(jìn)化種群由結(jié)構(gòu)化種群過(guò)渡到非結(jié)構(gòu)化種群的效果,較好地兼顧全局搜索和局部尋優(yōu)之間的協(xié)同問(wèn)題;同時(shí)對(duì)外部種群保留的對(duì)象進(jìn)行調(diào)整及完全反饋,提高算法的收斂速度。算法將智能體機(jī)制引入元胞種群,采用兩階段的外部種群多樣性維護(hù)方法,將擾動(dòng)因子引入變異操作使其跳出局部最優(yōu)困境。通過(guò)對(duì)WFG系列基準(zhǔn)函數(shù)測(cè)試表明,新算法相對(duì)于其他4種典型算法能獲得更好的Pareto前端和競(jìng)爭(zhēng)性的收斂結(jié)果。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2020,26(04)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 元胞差分及其改進(jìn)算法
    (1)變異操作
    (2)交叉操作
2 兩階段動(dòng)態(tài)差分智能元胞機(jī)算法(DDEACA)
    2.1 算法第一階段外部種群多樣性維護(hù)
    2.2 算法第一階段外部種群完全反饋
    2.3 算法第二階段外部種群和鄰居結(jié)構(gòu)變化
    2.4 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
    2.5 DDEACA算法混合進(jìn)化代數(shù)分配
3 基準(zhǔn)函數(shù)測(cè)試
    3.1 基準(zhǔn)函數(shù)
    3.2 算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
        (1)世代距離
        (2)超體積
4 測(cè)試結(jié)果分析
    4.1 算法性能測(cè)試及分析
    4.2 WFG問(wèn)題性能指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析
5 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Dynamic Accuracy Design Method of Ultra-precision Machine Tool[J]. Guo-Da Chen,Ya-Zhou Sun,Fei-Hu Zhang,Li-Hua Lu,Wan-Qun Chen,Nan Yu.  Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2018(01)
[2]外部種群完全反饋的元胞差分算法設(shè)計(jì)及應(yīng)用[J]. 王亞良,錢其晶,陳勇,金壽松,王成,馮定忠.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2017(08)
[3]基于多策略差分進(jìn)化的元胞多目標(biāo)遺傳算法[J]. 詹騰,張屹,朱大林,劉錚,鄭小東.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2014(06)
[4]基于差分元胞多目標(biāo)遺傳算法的車間布局優(yōu)化[J]. 張屹,盧超,張虎,方子帆.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2013(04)

碩士論文
[1]多目標(biāo)元胞差分算法的改進(jìn)及其應(yīng)用研究[D]. 錢其晶.浙江工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3285785