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题名基于自适应缩放比例因子的差分进化算法
被引量:7
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作者
沈佳杰
江红
王肃
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机构
华东师范大学信息科学技术学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第1期261-266,共6页
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基金
国家863高技术研究发展计划基金项目(2013AA01A211)
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文摘
针对于差分进化算法在高维多峰函数环境下易早熟和迭代收敛速度较慢的问题,通过引入自适应的缩放比例因子的方法,提出了一个基于自适应缩放比例因子的差分进化算法。通过理论推导改进的差分进化算法可以有效提高差分进化算法对于高维多峰函数全局最优值搜索能力和差分进化算法对于高维优化问题的收敛速度,并且通过形式化证明的方法分析了其可以提高着这些性能的具体原因,实验结果表明了理论推导以及对于改进差分进化算法性质分析的正确性。
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关键词
差分进化算法
自适应比例因子
高维多峰函数
迭代速度
最优值查找
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Keywords
differential evolution
adaptive scaling factor
high victoria peak function
iteration speed
optimal value searching
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于多变异个体的多目标差分进化改进算法
被引量:2
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作者
沈佳杰
江红
王肃
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机构
华东师范大学信息科学技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第5期203-208,215,共7页
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基金
国家"863"计划基金资助项目(2013AA01A211)
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文摘
针对多目标差分进化算法在高维函数下收敛速度慢和易早熟的问题,提出一种基于多变异个体的多目标差分进化改进算法。通过在多目标差分进化算法的个体变异及交叉操作中,引入多个变异个体,使得在高维多目标函数情况下,多目标差分进化算法种群可以更好地保持多样性,减少种群陷入局部最优解的可能性,从而提高该算法在高维多目标优化问题环境下,最优值解的搜索速度及全局最优值解的查找能力。实验结果表明,在高维多目标环境下,与标准多目标差分进化算法相比,该算法可以更快速地找到多个目标函数组的非劣最优值解集。
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关键词
多目标优化问题
差分进化算法
多变异个体
计算智能
最优值搜索
迭代速度
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Keywords
multi-objective optimization problem
Differential Evolution(DE) algorithm
multi-mutation individuals
computational intelligence
optimal value searching
iteration speed
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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