本文選題：差分進化 + 反向?qū)W習(xí)��； 參考：《計算機應(yīng)用》2017年04期

【摘要】：針對差分進化(DE)算法存在的尋優(yōu)精度低、收斂速度慢等問題,借鑒混沌分散策略、反向?qū)W習(xí)策略(OBL)以及跨種群并行機制,提出一種基于反向?qū)W習(xí)的跨種群差分進化算法(OLCPDE)。采用混沌分散策略進行種群初始化,將種群劃分為精英種群和普通種群,對兩個子種群分別采用標(biāo)準(zhǔn)的差分進化策略和基于反向?qū)W習(xí)的差分進化策略;同時,為進一步提高算法對單峰函數(shù)的求解精度和穩(wěn)定性,采用了一種跨種群的差分進化策略,運用三種策略對子種群進行操作,達到共同進化的目的。實驗獨立運行30次,OLCPDE在12個標(biāo)準(zhǔn)的測試函數(shù)中,有11個函數(shù)都能穩(wěn)定地收斂到全局最優(yōu)解,優(yōu)于對比算法。實驗結(jié)果表明,OLCPDE收斂精度高,能有效避免陷入局部最優(yōu)點。
[Abstract]:In order to solve the problems of low precision and slow convergence in differential evolution (DE) algorithm, a cross-population differential evolution algorithm (CPDE) based on reverse learning is proposed based on chaos dispersion strategy, reverse learning strategy (OBL) and cross-population parallel mechanism. The population is initialized by chaotic dispersion strategy. The population is divided into elite population and ordinary population. The two subpopulations are divided into standard differential evolution strategy and reverse learning based differential evolution strategy. In order to further improve the accuracy and stability of the algorithm for solving single-peak function, a cross-population differential evolution strategy is adopted, and three strategies are used to operate the sub-population to achieve the goal of co-evolution. In the 12 standard test functions, 11 functions can converge stably to the global optimal solution, which is superior to the contrast algorithm. The experimental results show that OLCPDE has high convergence accuracy and can effectively avoid falling into local optimum.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71471073,71171093) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(CCNU14Z02016)~~
【分類號】：TP18

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本文編號：2086731