解全局优化问题的差分进化策略

• 作者: 徐晨 李国 潘长城
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 差分演化 进化策略 变异算子 全局优化 信号处理 机器学习 人工智能
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 应用数学
• 页码范围: 211-215
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2618.2008.02.020

摘要

以进化策略算法为框架,提出一种求解连续函数,特别是高维连续函数问题的优化算法--差分进化策略.该算法利用进化策略快速收敛的优点,融入了差分演化算法中具有较强全局搜索能力的变异算子.经数值实验分析表明,差分进化策略在函数优化过程中具有较强稳健性,可提高全局搜索能力,保持快速收敛优势,能用于研究生物进化、机器学习、人工智能、模糊系统及人工神经网络训练等领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晨	深圳大学数学与计算科学学院智能计算科学研究所	49	405	12.0	18.0
2	李国	深圳大学数学与计算科学学院智能计算科学研究所	11	101	7.0	10.0
3	潘长城	深圳大学数学与计算科学学院智能计算科学研究所	1	7	1.0	1.0