一种改进的自适应差分进化算法

作者：姜国庆; 郑建国

来源：信息技术与信息化, 2015, (12): 87-89.

• 自适应
• logsitic
• 差分进化

差分进化算法(DE)是一种基于群智能的全局搜索优化算法,具有可控参数少,实现简单,全局搜索能力强等优点,近年来引起来广泛的关注,并在多领域得到了成功应用。但该算法局部搜索能力不足,容易陷入局部最优解,易出现"早熟"现象。针对此问题提出一种改进的自适应差分进化算法(MADE),该算法基于进化个体的适应度值的优劣,对不同个体采取不同的变异策略,区别对待不同的优劣程度的解,从而提高求解效率。通过典型的优化函数对算法进行测试验证,结果表明所提算法相对于其他算法具有迭代次数少,求解精度高等优点。

• 出版日期2015
• 单位东华大学