采用差分进化策略的入侵杂草改进算法及函数优化应用

• 作者: 任晓娜 李森
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵杂草优化 混沌 反向学习 差分进化策略 函数优化
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 285-288
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.06.077

摘要

针对入侵杂草优化算法易出现早熟且收敛速度较慢的问题,提出一种具有差分进化策略的入侵杂草算法.利用差分进化策略较强的开发能力,对种子进行交叉变异选择操作以帮助算法跳出局部最优;同时,为了提高算法的收敛速度和种群多样性,提出对杂草进行初始化并采用基于混沌反向学习的初始化方法.对8个标准测试函数进行的仿真实验表明:与标准杂草优化、差分进化及混合杂草优化算法相比,提出的改进算法具有较快的收敛速度、较高的收敛精度及较强的搜索全局最优解的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李森	河南工业职业技术学院网络管理中心	22	47	4.0	5.0
2	任晓娜	河南工业职业技术学院网络管理中心	15	53	5.0	6.0