CAJ | 학술논문

针对目前多模态优化存在无法找到全部局部极值解的问题,提出了一种基于拥挤模型的差分进化算法,利用差分进化算法的全局搜索策略和内在的并行方式,通过拥挤模型的高群集因子(crowding factor,CF)搜索,避免了取代错误,保持了物种的多样性,可准确定位多模态函数的最优解和全部极值解.同时,该算法具有参数少、操作算子简单、收敛速度快等特点.实验结果表明,提出的拥挤差分进化算法处理多模态优化问题时在收敛速度、收敛精度上皆明显优于拥挤遗传算法.
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