求解大规模优化问题的正交反向混合差分进化算法

• 作者: 彭虎 董小刚 谭毓澄 邓长寿
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 大规模优化问题 差分进化 正交交叉 反向学习
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1656-1661
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.06.013

摘要

差分进化算法简单高效，然而在求解大规模优化问题时，其求解性能迅速降低。针对该问题，提出一种正交反向差分进化算法。首先，该算法利用正交交叉算子，加强了算法的局部搜索能力。其次，为防止过强的局部搜索使算法陷入早熟收敛，利用反向学习策略调节种群多样性，从而有效地平衡算法的全局和局部搜索能力。利用11个标准测试函数进行实验，并和差分进化算法的四种优秀改进版本进行比较，实验结果表明提出的算法求解精度高、收敛速率快，是一种求解大规模优化问题的有效算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭毓澄	九江学院信息科学与技术学院	24	15	2.0	2.0
2	邓长寿	九江学院信息科学与技术学院	42	204	8.0	11.0
3	彭虎	九江学院信息科学与技术学院	18	62	5.0	7.0
5	董小刚	九江学院信息科学与技术学院	10	32	4.0	5.0