计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2013年
1期
142-148
,共7页
高维多模态问题%自适应差分进化%高斯分布估计算法%小生境%文化算法
高維多模態問題%自適應差分進化%高斯分佈估計算法%小生境%文化算法
고유다모태문제%자괄응차분진화%고사분포고계산법%소생경%문화산법
针对在求解高维多峰值复杂问题时种群容易陷入局部搜索、求解精度低的问题,提出了一种基于自适应差分进化算法和小生境高斯分布估计的文化算法.将差分进化算法用于种群空间的优化,利用动态小生境识别算法在种群空间中识别小生境群体.信度空间利用高斯分布估计算法在小生境内进行局部优化,并将小生境特征存入进化知识库,进化知识库进一步引导种群空间,有效地保证了种群的多样性,避免了局部的重复搜索.最后,通过仿真实验测试表明,算法具有收敛速度快、求解精度高、稳定性高和全局搜索能力强等优势.
針對在求解高維多峰值複雜問題時種群容易陷入跼部搜索、求解精度低的問題,提齣瞭一種基于自適應差分進化算法和小生境高斯分佈估計的文化算法.將差分進化算法用于種群空間的優化,利用動態小生境識彆算法在種群空間中識彆小生境群體.信度空間利用高斯分佈估計算法在小生境內進行跼部優化,併將小生境特徵存入進化知識庫,進化知識庫進一步引導種群空間,有效地保證瞭種群的多樣性,避免瞭跼部的重複搜索.最後,通過倣真實驗測試錶明,算法具有收斂速度快、求解精度高、穩定性高和全跼搜索能力彊等優勢.
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