解决高维INLP和MINLP问题的混沌差分进化算法

• 作者: 杨冰 肖湘 谭跃 赵政春
• 来源期刊: 湖南城市学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 整数非线性规划(INLP) 混合整数非线性规划(MINLP) 差分进化(DE) 混沌局部搜索 混沌全局搜索
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与信息科学
• 页码范围: 53-59
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 5206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7304.2020.01.0011

摘要

为改进差分进化(Differential Evolution,DE)算法的搜索能力,提出一种新的混沌差分进化算法(CGLSDE)﹒首先,该算法利用混沌序列替换DE参数并采用混沌全局搜索算法来改进DE的全局搜索能力;其次,CGLSDE算法还采用了单维和多维的混沌局部搜索来改进DE的局部搜索能力﹒仿真结果表明:CGLSDE算法在解决高维整数非线性规划(INLP)问题和高维混合整数非线性(MINLP)问题上,其性能要好于其它3种混沌差分进化算法﹒

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨冰	湖南城市学院信息与电子工程学院	49	71	5.0	5.0
2	赵政春	湖南城市学院信息与电子工程学院	23	69	5.0	7.0
3	谭跃	湖南城市学院信息与电子工程学院	33	213	9.0	14.0
4	肖湘	湖南城市学院信息与电子工程学院	8	3	1.0	1.0