双群体伪并行差分进化算法研究及应用

• 作者: 吴亮红 周少武 王耀南 袁小芳
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 双群体 差分进化算法 平均熵 参数估计
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 453-458
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 5449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2007.03.024

摘要

为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率,本文提出了一种双群体伪并行差分进化算法.该算法结合差分进化算法DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快,和DE/rand/1/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好的特点,采用串行算法结构实现并行差分进化算法独立进化、信息交换的思想.为使初始化个体均匀分布在搜索空间,提高算法收敛到全局最优解的鲁棒性,提出了一种基于平均熵的初始化策略.典型Benchmarks函数测试和非线性系统模型参数估计结果表明,该方法能显著提高算法的收敛速率和全局搜索能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王耀南	湖南大学电气与信息工程学院	624	12897	53.0	86.0
2	袁小芳	湖南大学电气与信息工程学院	52	887	16.0	29.0
3	吴亮红	湖南科技大学信息与电气工程学院	17	516	10.0	17.0
5	周少武	湖南科技大学信息与电气工程学院	103	684	11.0	22.0