基于自适应变异算子的差分进化算法

• 作者: 廖雄鹰 李俊 李波 罗阳坤
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 差分进化 维度层 加权异维学习 种群聚集度 自适应变异
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 128-134,142
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1709-0023

摘要

针对差分演化算法易于早熟、收敛速度慢和收敛精度低等问题,提出一种基于自适应变异算子的差分进化算法.给出个体向量粒子及维度层定义,并提出了基于维度层加权的异维维度选择策略,首次将加权异维学习策略引入差分演化算法中,有效地提高了种群的多样性;根据种群聚集度的思想,提出一种基于种群聚集度自适应的变异算子,该算子能依据种群个体当前的种群聚集度自适应地调整DE/best/1变异算子和加权异维学习变异算子的变异权重,加快算法收敛速度、提高其收敛精度.通过在20个典型的测试函数上进行测试,与7种具有代表性的算法相比,结果表明提出的算法在求解精度和收敛速度上具有很大优势,并显示出了非常好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊	武汉科技大学计算机科学与技术学院	85	279	8.0	13.0
3	李波	武汉科技大学计算机科学与技术学院	20	63	3.0	7.0
9	廖雄鹰	武汉科技大学计算机科学与技术学院	1	6	1.0	1.0
13	罗阳坤	武汉科技大学计算机科学与技术学院	2	9	2.0	2.0