基于退火加速的差分进化算法改进及应用

• 作者: 刘军民 陈怡君
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 差分进化 退火加速 Hooke-Jeeves算法 优化
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数学研究
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2020.01.001

摘要

差分进化算法(DE)是一种简单有效的启发式全局搜索技术,为解决DE算法运行过程中存在的算法收敛早熟、收敛速度慢和求解精度不高等问题,提出了一种基于退火加速的差分进化算法.该方法在传统DE算法基础上,以退火概率来增强算法的局部开发能力,并利用Hooke-Jeeves算法加快收敛速度,在充分发挥Hooke-Jeeves算法局部探测能力的同时保持了DE算法的全局性能.仿真结果表明,该算法比基本DE算法收敛速度快、精度高,是一种有效的全局优化算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈怡君		5	0	0.0	0.0
2	刘军民	西安交通大学数学与统计学院	2	0	0.0	0.0