基于Boltzmann机制的双子代竞争差异演化算法

• 作者: 张莹 武志峰 黄厚宽
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 差异演化算法 双子代竞争 Boltzmann机制
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: Agent技术和人工智能专栏
• 页码范围: 195-203
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 4297字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0469-5097.2008.02.012

摘要

差异演化(differential evolution,DE)是Store和Price(Technical Report TR-95-102,International Computer Institute,Berkely,1995)提出一种基于个体差异重组思想的演化算法,适合于求解连续空间的最优化问题.和其它演化算法相比,差异演化算法在求解非凸、多峰、非线性函数优化问题时表现出极强的稳健性,且在同样的精度要求下,算法收敛的速度快.但过早收敛和陷入局部最优是包括差异演化在内的演化算法面临的一个重要问题.提出一种基于Boltzmann生存机制的双子代竞争差异演化算法.为避免算法过早收敛,利用交叉操作生成两个新个体以增加群体多样性,然后与父代个体竞争形成子代个体.在选择操作中引入Boltzmann机制,以一定概率接受较差解,使算法能跳出局部最优,最终达到全局最优解.利用Brest et al.(Evdutionary COmputation,2006,10:646～657)中的21个测试函数,分别与标准DE算法、jDE算法进行性能比较.实验结果表明,该算法的平均性能值、最优性能值以及最优解质量都优于标准DE算法和jDE算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄厚宽	北京交通大学计算机与信息技术学院	139	2476	26.0	44.0
2	武志峰	北京交通大学计算机与信息技术学院	13	111	6.0	10.0
4	张莹	北京交通大学计算机与信息技术学院	29	118	6.0	9.0