基于随机扩散搜索的协同差分进化算法

• 作者: 叶佳 周志刚 张大斌 张文生
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 差分进化 差分策略 反向混沌搜索 协同机制 正负反馈机制 函数优化问题
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 192-197
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.07.038

摘要

针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题，借鉴多种群并行机制和随机搜索策略，提出一种基于随机扩散搜索的协同差分进化算法。引入反向混沌搜索的初始化机制，利用随机扩散搜索策略将种群分为成功和失败2个子群并进行改进，对改进的成功和失败子群分别采用不同的差分策略，克服单一差分策略的缺陷，同时定期使子群的部分最好与最差个体实现一对一的信息交流，从而达到协同进化的目的。仿真结果证明，与粒子群优化算法及差分进化算法相比，该算法具有较好的收敛速度和寻优能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周志刚	华中师范大学信息管理学院	9	80	4.0	8.0
2	张大斌	华中师范大学信息管理学院	47	853	15.0	28.0
3	张文生	中国科学院自动化研究所	98	1246	18.0	33.0
4	叶佳	华中师范大学信息管理学院	1	5	1.0	1.0