一种改进的差分进化算法

• 作者: 丁晓阳 李嵩华
• 来源期刊: 陕西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 群体智能 差分进化算法 粒子群优化算法 随机变异 学习因子 多样性
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 3409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15983/j.cnki.jsnu.2016.01.111

摘要

针对基本差分进化算法收敛速度较慢的问题,将粒子群优化算法中的社会学习部分引入到差分进化算法中,提出一种改进的差分进化算法.该算法通过小概率随机变异操作增加种群的多样性和全局搜索能力;变异向量和个体向群体最优个体学习的结果进行交叉操作,利用最优个体指导进化过程,加快了算法的收敛速度,提高了优化精度.仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李嵩华	兰州财经大学信息工程学院	6	11	2.0	3.0
2	丁晓阳	兰州财经大学信息工程学院	2	10	2.0	2.0