新型差分进化模型的多等级子群杂草优化算法

• 作者: 李肇基 李袁 王万耀 高尚
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 杂草优化算法 混合混沌系统 多等级子群 差分进化模型
• 年，卷（期）: 2018,（21）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 107-114,169
• 页数: 9页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 7884字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1707-0140

摘要

针对标准杂草优化算法易出现的早熟、后期收敛速度慢、易陷于局部最优等问题,提出基于新型差分进化模型的多等级子群杂草优化算法(DEMIWO).首先,引入一种改进型的混合混沌系统对种群进行初始化,提高初始种群的多样性;其次,提出一种按等级分类的组群策略,将种群按适应度分为优、良、中、差四个等级;最后,在繁殖进化阶段,提出新型差分进化模型,对模型中的交叉变异概率进行指数式的非线性动态调整,提高算法的全局寻优能力以及收敛精度.在8个标准测试函数上进行的仿真实验表明,与标准IWO算法及其他常用算法相比,所提算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,同时能有效避免陷入局部最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高尚	江苏科技大学计算机学院	159	1624	18.0	34.0
2	李肇基	江苏科技大学计算机学院	2	1	1.0	1.0
3	王万耀	江苏科技大学计算机学院	4	16	1.0	4.0
4	李袁	江苏科技大学计算机学院	2	4	1.0	2.0