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一种带差分进化策略的多分布进化算法
被引量:
2
1
作者
徐永健
陈彧
谢承旺
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期727-738,共12页
结合分布估计算法的强全局收敛能力和差分进化算法的快速收敛性能,提出了一种带差分进化策略的多分布进化算法(multi-distribution evolutionary algorithm with differential evolution, MDEA_DE)。为了进一步提高算法的全局收敛性能,M...
结合分布估计算法的强全局收敛能力和差分进化算法的快速收敛性能,提出了一种带差分进化策略的多分布进化算法(multi-distribution evolutionary algorithm with differential evolution, MDEA_DE)。为了进一步提高算法的全局收敛性能,MDEA_DE采用了基于分布种群的多分布进化机制,并通过三种高斯分布模型生成具有较好多样性的高质量解种群。同时,利用搜索空间调整策略来提高高斯分布模型的精度,并执行解空间中的改进差分进化搜索以获得增强的局部开发能力。对基准测试函数的数值试验结果表明,MDEA_DE能够在全局探索和局部开发之间取得较好的平衡,能快速收敛到复杂优化问题的全局最优解。
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关键词
分布进化算法
分布估计算法
差分进化算法
高斯分布模型
搜索空间调整策略
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职称材料
题名
一种带差分进化策略的多分布进化算法
被引量:
2
1
作者
徐永健
陈彧
谢承旺
机构
武汉理工大学理学院
华南师范大学数据科学与工程学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期727-738,共12页
基金
国家自然科学基金(No.61763010)资助。
文摘
结合分布估计算法的强全局收敛能力和差分进化算法的快速收敛性能,提出了一种带差分进化策略的多分布进化算法(multi-distribution evolutionary algorithm with differential evolution, MDEA_DE)。为了进一步提高算法的全局收敛性能,MDEA_DE采用了基于分布种群的多分布进化机制,并通过三种高斯分布模型生成具有较好多样性的高质量解种群。同时,利用搜索空间调整策略来提高高斯分布模型的精度,并执行解空间中的改进差分进化搜索以获得增强的局部开发能力。对基准测试函数的数值试验结果表明,MDEA_DE能够在全局探索和局部开发之间取得较好的平衡,能快速收敛到复杂优化问题的全局最优解。
关键词
分布进化算法
分布估计算法
差分进化算法
高斯分布模型
搜索空间调整策略
Keywords
distribution evolutionary algorithm
estimation of distribution algorithm(EDA)
differential evolution algorithm
Gaussian distribution model
strategy of search space regulation
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种带差分进化策略的多分布进化算法
徐永健
陈彧
谢承旺
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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