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摘要:
自适应算子选择方式已被用于差分进化算法求解全局优化问题及多目标优化问题,然而在求解约束优化时难于为自适应算子选择方式找到一种方式来恰当分配信用。为此,本文提出了一种基于混合种群的自适应适应值方式来对约束优化问题中变异策略进行信用分配并采用概率匹配方法自适应选择差分变异策略,同时对算法变异缩放因子与交叉率进行自适应设置提高算法的成功率。实验结果表明算法在求解约束优化问题相比于CODEA/OED, ATMES,εBBO-dm,COMDE 以及εDE算法有较高的收敛精度及收敛速度,同时验证了自适应方式的有效性。该算法可用于预报、质量控制、会计过程等科学和工程应用领域。
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文献信息
篇名 一种求解约束优化问题的自适应差分进化算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 约束优化 差分进化算法 自适应 信用分配 概率匹配
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2535-2542
页数 8页 分类号 TP18
字数 4722字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.10.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李元香 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉大学计算机学院 148 1685 22.0 34.0
2 何国良 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉大学计算机学院 11 56 4.0 7.0
3 龚文引 中国地质大学武汉计算机学院 17 120 6.0 10.0
4 閤大海 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉大学计算机学院 3 16 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
约束优化
差分进化算法
自适应
信用分配
概率匹配
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