發(fā)布時間：2018-06-17 00:58

  本文選題：差分進(jìn)化 + 全局優(yōu)化　； 參考：《控制與決策》2017年07期

【摘要】：為了平衡差分進(jìn)化算法的全局探測能力和局部搜索能力,提出基于共軛增強(qiáng)策略的差分進(jìn)化算法.首先,根據(jù)個體適應(yīng)度信息設(shè)計基于輪盤賭的個體選擇策略,選取適應(yīng)值較差的個體組建子種群;然后,基于個體的時間和空間知識設(shè)計共軛增強(qiáng)方向,在不喪失全局探測能力的前提下實現(xiàn)子種群的局部增強(qiáng),以提高算法的局部搜索能力;最后,18個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)的實驗結(jié)果表明,所提算法在計算代價、可靠性及收斂速度方面均優(yōu)于所介紹的主流改進(jìn)差分進(jìn)化算法和非差分進(jìn)化算法.
[Abstract]:In order to balance the global detection ability and local search ability of differential evolutionary algorithm, a new differential evolution algorithm based on conjugate enhancement strategy is proposed. Firstly, according to the individual fitness information, the individual selection strategy based on roulette is designed, and the sub-population of individual with poor fitness is selected. Then, the conjugate enhancement direction is designed based on individual time and space knowledge. In order to improve the local search ability of the algorithm, the local enhancement of the subpopulation is realized without losing the global detection ability. Finally, the experimental results of 18 standard test functions show that the proposed algorithm is calculating the cost. In terms of reliability and convergence speed, the improved differential evolution algorithm and the non-differential evolution algorithm are better than those introduced in this paper.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61075062,61573317,61379020) 浙江省自然科學(xué)基金青年基金項目(LQ16E080012) 浙江省重中之重學(xué)科開放基金項目(20151008,20151015) 浙江省大學(xué)生科技創(chuàng)新活動計劃(新苗人才計劃)項目(2016R403083)
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2028855