解高维复杂函数优化问题的混合差分进化算法

张金轮; 许小健

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鉴于传统方法用于高维复杂函数优化很容易陷入局部极小,为此提出了一类通用、易实现、具有全局优化特性的混合优化算法(CHADE算法).该算法将混沌优化的随机性与差分进化算法(DE算法)相结合.利用混沌扰动算子增强算法的局部搜索能力;同时,随着搜索过程的进行随机地调整缩放因子和差分进化模式.多个典型高维复杂函数的数值仿真结果表明:CHADE算法寻优效率高、收敛速度快,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于单一的DE算法.

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来源
《厦门理工学院学报》 |2008年第4期|63-67|共5页
作者
张金轮; 许小健;
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作者单位

安徽工程科技学院,安徽,芜湖,241000;

芜湖市勘测设计研究院,安徽,芜湖,241000;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;数学模拟、近似计算;
关键词
高维复杂函数; 差分进化算法; 混沌; 混合优化策略;

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