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摘要
差分进化算法(differential evolution algorithm,DE)是近年来比较流行的进化算法,鉴于其控制参数少、操作简单,被广泛应用于复杂的优化问题中。但常规的差分进化算法存在停滞现象,容易使算法收敛停止,鉴于此本文提出一种改进的差分进化算法,对算法提出另一个终止条件并且重新产生初始个体,对种群大小N,变异率F,交叉率CR其中的也可作调整,在计算过程中引入精英策略,既防止了停滞现象也加快了收敛速率并使算法能收敛到全局最优。通过几个计算典型测试函数,结果表明改进的差分进化算法在优化结果和收敛速度上都优于传统的差分进化算法,因此说明了改进的有效性。
- 出版日期2008
- 单位工业控制技术国家重点实验室
