多种群协同进化的差分进化算法

针对差分进化算法在优化过程中容易陷入局部最优和收敛精度不高的问题,提出一种多种群协同进化的差分进化算法。首先提出双序法用于种群划分:同时使用距离系数排序和适应度值排序将种群划分为三个子种群,将离全局最优个体远且适应度值优秀的个体划分出来,可以有效的避免陷入局部最优。其次对每个子种群采用不同的变异策略和控制参数,同时对整体表现一般的种群采用概率判定机制选择变异策略,以平衡全局探测和局部搜索。最后将所提算法在CEC2017测试集上进行实验仿真,实验结果表明,所提算法在收敛精度、跳出局部最优等方面均优于其他改进DE算法。