基于Memetic框架和改进DFP局部搜索的改进差分进化算法

• 作者: 叶树锦 林智勇 梁钰彬 马震远 黄翰
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: Memetic框架 差分进化 局部搜索 DFP方法 近似梯度
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 第十五届中国机器学习会议(CCML2015)论文
• 页码范围: 2766-2770,2776
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.10.2766

摘要

为提高差分进化(DE)算法对性连续优化问题的求解能力、增强算法的适应性,提出了一种基于局部快速收敛算法的Memetic进化算法.改进了Davidon-Fletcher-Powell方法,得到了具有强搜索能力的局部搜索算法——NDFP.当进化过程中出现具有优秀特质的个体时,NDFP可以使该个体沿着局部最优解的方向快速进化.为综合NDFP和DE的优势,提出局部搜索的执行策略来平衡全局搜索和局部搜索的关系,使得NDFP对DE的优化具有更为广泛的适应性.在CEC2005和CEC2013 Benchmark的53个测试函数上的实验结果表明,同DE/current-to-best/1、SaDE和EPSDE算法相比,NDFP-DE进化算法具有更高的求解精度和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林智勇	广东技术师范学院计算机科学学院	15	152	6.0	12.0
2	黄翰	华南理工大学软件学院	50	526	11.0	21.0
3	马震远	广东技术师范学院计算机科学学院	5	8	2.0	2.0
4	梁钰彬	广东技术师范学院计算机科学学院	3	3	1.0	1.0
5	叶树锦	华南理工大学软件学院	1	1	1.0	1.0