【摘要】：提出一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的差分進(jìn)化算法。將差分進(jìn)化算法中的個體用網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點表示,差分進(jìn)化算法中的動力學(xué)傳播方向用網(wǎng)絡(luò)中的有向邊表征,從而構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。在變異階段,提出利用個體的目標(biāo)函數(shù)值及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)信息依概率選取目標(biāo)向量的機(jī)制,并引入收斂因子,用于改變不同函數(shù)類型的收斂速度。在選擇階段,針對差分進(jìn)化算法中子代與其對應(yīng)父代關(guān)聯(lián)性低的特點,提出新型的基于排序的選擇策略。最后,用21個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)對所提出算法進(jìn)行測試,并將其與一些主流差分進(jìn)化算法進(jìn)行比較,測試結(jié)果表明,所提出算法在收斂速度和求解精度方面具有顯著優(yōu)勢。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 劉三陽;張平;朱明敏;;基于局部搜索的人工蜂群算法[J];控制與決策;2014年01期

2 高衛(wèi)峰;劉三陽;黃玲玲;;受啟發(fā)的人工蜂群算法在全局優(yōu)化問題中的應(yīng)用[J];電子學(xué)報;2012年12期

3 方愛麗;趙繼軍;S.Boccaletti;V.Latora;Y.Moreno;M.Chavezf;D.-U.Hwang;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò):結(jié)構(gòu)和動力學(xué)[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2006年03期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 龍文;趙東泉;徐松金;唐明珠;;子種群個體動態(tài)調(diào)整的人工蜂群算法[J];蘭州理工大學(xué)學(xué)報;2015年06期

2 高雷阜;于冬梅;趙世杰;;不確定需求下應(yīng)急物資儲備庫選址魯棒優(yōu)化模型[J];中國安全科學(xué)學(xué)報;2015年12期

3 朱冰蓮;朱方方;蘇紅宏;石銳;段青言;李晶;;基于邏輯運算的離散人工蜂群算法[J];電子學(xué)報;2015年11期

4 楚東來;趙偉辰;林春城;;群智能算法的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J];信息通信;2015年11期

5 彭曉華;劉利強;;混沌搜索策略的改進(jìn)人工蜂群算法[J];智能系統(tǒng)學(xué)報;2015年06期

6 TRAN Dang Cong;WU Zhijian;WANG Zelin;DENG Changshou;;A Novel Hybrid Data Clustering Algorithm Based on Artificial Bee Colony Algorithm and K-Means[J];Chinese Journal of Electronics;2015年04期

7 陳虎;劉西;;基于量子行為粒子群算法的裝配序列優(yōu)化方法[J];海軍工程大學(xué)學(xué)報;2015年05期

8 程春英;;關(guān)于人工蜂群算法的探討[J];信息化建設(shè);2015年10期

9 周新宇;吳志健;王明文;;基于正交實驗設(shè)計的人工蜂群算法[J];軟件學(xué)報;2015年09期

10 簡獻(xiàn)忠;魏凱;郭強;;蜂群算法在太陽能電池參數(shù)辨識中的應(yīng)用[J];測控技術(shù);2015年07期

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 高衛(wèi)峰;劉三陽;;一種高效粒子群優(yōu)化算法[J];控制與決策;2011年08期

2 吳曉軍;楊戰(zhàn)中;趙明;;均勻搜索粒子群算法[J];電子學(xué)報;2011年06期

3 羅鈞;李研;;具有混沌搜索策略的蜂群優(yōu)化算法[J];控制與決策;2010年12期

4 張雪霞;陳維榮;戴朝華;;帶局部搜索的動態(tài)多群體自適應(yīng)差分進(jìn)化算法及函數(shù)優(yōu)化[J];電子學(xué)報;2010年08期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 丁毓;劉三陽;陳靜靜;白藝光;;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的差分進(jìn)化算法研究[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2018年02期

2 車林仙;何兵;劉永波;;混合整數(shù)非線性規(guī)劃的自適應(yīng)變異差分進(jìn)化算法[J];四川理工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2017年01期

3 洪云飛;陳忠;;無約束優(yōu)化問題的差分進(jìn)化算法求解[J];長江大學(xué)學(xué)報(自科版);2013年31期

4 李凱斌;盧建剛;吳燕玲;孫優(yōu)賢;;改進(jìn)的差分進(jìn)化算法及應(yīng)用[J];組合機(jī)床與自動化加工技術(shù);2008年10期

5 馬峰;;凸可行問題的差分進(jìn)化算法[J];西安文理學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年04期

6 王林;賀靖;陳璨;曾宇容;;資金約束下基于自適應(yīng)差分進(jìn)化算法的聯(lián)合采購模型及其應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程;2010年09期

7 鄧長壽;任紅衛(wèi);彭虎;;混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題的改進(jìn)差分進(jìn)化算法[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2012年02期

8 王永皎;;改進(jìn)自適應(yīng)差分進(jìn)化算法求解大規(guī)模整數(shù)任務(wù)分配[J];計算機(jī)應(yīng)用;2012年08期

9 雍龍泉;;求解一類多目標(biāo)優(yōu)化問題的極大熵差分進(jìn)化算法[J];中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年S2期

10 黃林峰;;基于離散差分進(jìn)化算法的多維0/1背包問題求解[J];硅谷;2012年20期

相關(guān)會議論文 前2條

1 龔濵;鄧方;陳杰;;基于自適應(yīng)差分進(jìn)化算法和傅里葉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子羅盤的標(biāo)定[A];中國自動化學(xué)會控制理論專業(yè)委員會B卷[C];2011年

2 劉衍民;馬衛(wèi)民;;基于高斯白噪聲擾動的混合粒子群算法及其應(yīng)用[A];第十屆中國不確定系統(tǒng)年會、第十四屆中國青年信息與管理學(xué)者大會論文集[C];2012年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 吳亮紅;多目標(biāo)動態(tài)差分進(jìn)化算法及其應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2011年

2 徐斌;基于差分進(jìn)化算法的多目標(biāo)優(yōu)化方法研究及其應(yīng)用[D];華東理工大學(xué);2013年

3 張曉偉;全局優(yōu)化的若干隨機(jī)性算法[D];西安電子科技大學(xué);2008年

4 吳軍;城市道路交通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化理論分析與實證研究[D];華中科技大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王久杰;改進(jìn)的混沌差分進(jìn)化算法及其應(yīng)用[D];長安大學(xué);2014年

2 魏玉霞;差分進(jìn)化算法的改進(jìn)及其應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2013年

3 余兵;差分進(jìn)化算法及其應(yīng)用[D];西安工程大學(xué);2007年

4 方波;差分進(jìn)化算法在混流裝配排序中的應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2008年

5 陳文欽;基于分區(qū)域的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法[D];廣東工業(yè)大學(xué);2012年

6 趙園園;基于模糊模型的大工業(yè)過程優(yōu)化的差分進(jìn)化求解方法研究[D];東北大學(xué)　;2009年

7 馮云濤;基于差分進(jìn)化算法的兩種模糊聯(lián)合補貨模型研究[D];華中科技大學(xué);2011年

8 雍開伏;差分進(jìn)化算法及其在指數(shù)復(fù)制中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2008年

9 劉瀛;求解隨機(jī)期望值模型的差分進(jìn)化算法[D];渤海大學(xué);2014年

10 武文婧;隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃的智能算法研究與應(yīng)用[D];太原理工大學(xué);2012年

，

本文編號：2706900