自适应差分演化算法研究

• 作者: 黄少荣
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 差分演化算法 数值优化 参数分析 算法改进
• 年，卷（期）: 2019,（12X）
• 页码范围: 95-97
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6

摘要

差分演化算法的参数设置影响算法的优化性能和收敛速度。在对差分演化算法的控制参数:种群规模、缩放因子和交叉因子的取值进行详细实验基础上,分析各参数对算法性能的影响,总结参数选取规律,提出一种改进的自适应差分演化算法,该算法在迭代的每一代中,种群规模在一定范围内取值,缩放因子和交叉因子则在固定取值的基础上,按一定概率在一定范围内随机取值,使参数选择更宽松,增加算法的遍历性,避免陷入局部最优,提高算法收敛到全局最优的可能性。在基准函数的测试上,验证了新算法比传统差分演化算法具有更高的优化性能,并且简单容易实现。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄少荣		38	299	6.0	16.0