自适应合并与分裂的多种群差分进化算法

• 作者: 周蓉 李俊 王浩
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 差分进化 多种群 种群优劣因子 自适应合并与分裂 精英池学习 扰乱策略
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 162-171
• 页数: 10页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 8825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1905-0348

摘要

针对差分进化(DE)算法存在的早熟收敛与搜索停滞问题,提出了自适应合并与分裂的多种群差分进化算法.算法将种群划分为多个子种群,引入子种群优劣因子来评价种群的优劣性,实现种群间的自适应合并与分裂;对于种群中的各个个体,采取基于精英池学习的变异算子,结合优秀个体进行自适应学习调整,使算法达到全局搜索与局部搜索能力的平衡;在算法后期引入扰乱策略,保证算法快速收敛的同时有效地跳出局部极值点,提高算法寻优的精度.在30个标准测试函数的实验结果表明,改进算法能有效解决早熟和陷入局部最优的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊	武汉科技大学计算机科学与技术学院	85	279	8.0	13.0
3	王浩	武汉科技大学计算机科学与技术学院	19	114	7.0	10.0
5	周蓉	武汉科技大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0