多种群自适应差分进化算法

夏慧明; 王志刚; 周永权

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多种群自适应差分进化算法

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针对差分进化（DE）算法在解决优化问题时收敛速度不够快、容易陷入局部最优的缺点,本文通过分析DE算法不同变异操作模式的优缺点及缩放因子和交叉因子对算法寻优性能的影响,提出一种多种群自适应差分进化算法.在进化过程中,不同种群采用不同的变异操作模式,有利于不同模式之间的优势互补,同时使用logistic模型来自适应调节缩放因子和交叉因子,使算法在前期提高全局搜索能力,后期提高局部搜索能力.对典型测试函数的仿真实验表明所提算法计算精度高、收敛速度快.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2014年第4期|850-853|共4页
作者
夏慧明; 王志刚; 周永权;
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作者单位

1. 南京师范大学泰州学院 2. 广西民族大学信息科学与工程学院;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
差分进化算法; 缩放因子; 交叉因子; logistic模型;

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