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摘要:
针对传统DE算法在求解复杂函数时会出现早熟收敛、收敛精度低、收敛速度慢等缺陷,提出了一种多策略自适应变异的差分进化算法MsA-DE.将3种变异策略两两结合,随机分配所占比重,以增加种群的多样性;通过引入进化程度阈值,自适应地选择最合适的变异策略,平衡算法的全局搜索和局部搜索能力;对越界的变异个体进行处理,保证种群的多样性和有效性.加入扰动机制提高算法跳出局部最优的能力,同时提高最优解的精度.将该算法用于14个测试函数的优化中,结果表明,MsA-DE算法与其它4种算法相比具有更高的收敛精度和跳出局部最优的能力.将该算法应用于铁路功率调节器RPC的容量优化问题中,结果表明,该算法能够减小RPC补偿装置的容量,提高装置的经济性.
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文献信息
篇名 多策略自适应变异的差分进化算法及其应用
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 差分进化算法 多变异策略 越界处理 自适应 容量优化
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 人工智能与数据挖掘
研究方向 页码范围 1076-1088
页数 13页 分类号 TP18
字数 7523字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.06.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡福年 江苏师范大学电气工程及自动化学院 15 95 5.0 9.0
2 董倩男 江苏师范大学电气工程及自动化学院 1 0 0.0 0.0
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计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
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