电子学报
電子學報
전자학보
ACTA ELECTRONICA SINICA
2014年
8期
1522-1530
,共9页
彭虎%吴志健%周新宇%邓长寿
彭虎%吳誌健%週新宇%鄧長壽
팽호%오지건%주신우%산장수
差分进化%精英池%精英区域学习%动态差分进化
差分進化%精英池%精英區域學習%動態差分進化
차분진화%정영지%정영구역학습%동태차분진화
differential evolution%elite pool%elite local learning%dynamic differential evolution
DE算法简单高效,但对复杂问题也存在收敛效率较低的问题,为提高DE算法的全局勘探能力和收敛精度,提出了一种新的精英区域学习动态差分进化算法,算法首先将历史精英保存在精英池中,然后采用正弦函数对精英池中的精英进行区域学习,最后利用动态DE模式有效提高收敛的速度,并从理论上证明了算法的收敛性.通过对包括单峰函数、多峰函数和偏移函数的20个基准测试函数的仿真实验和分析,验证了新算法的有效性和适用性,其能在保持较高的收敛速度的同时也能保持较好的收敛精度,经与多种知名的DE算法在统计学上的分析比较,证明了该算法是一种具有竞争力的新算法.
DE算法簡單高效,但對複雜問題也存在收斂效率較低的問題,為提高DE算法的全跼勘探能力和收斂精度,提齣瞭一種新的精英區域學習動態差分進化算法,算法首先將歷史精英保存在精英池中,然後採用正絃函數對精英池中的精英進行區域學習,最後利用動態DE模式有效提高收斂的速度,併從理論上證明瞭算法的收斂性.通過對包括單峰函數、多峰函數和偏移函數的20箇基準測試函數的倣真實驗和分析,驗證瞭新算法的有效性和適用性,其能在保持較高的收斂速度的同時也能保持較好的收斂精度,經與多種知名的DE算法在統計學上的分析比較,證明瞭該算法是一種具有競爭力的新算法.
DE산법간단고효,단대복잡문제야존재수렴효솔교저적문제,위제고DE산법적전국감탐능력화수렴정도,제출료일충신적정영구역학습동태차분진화산법,산법수선장역사정영보존재정영지중,연후채용정현함수대정영지중적정영진행구역학습,최후이용동태DE모식유효제고수렴적속도,병종이론상증명료산법적수렴성.통과대포괄단봉함수、다봉함수화편이함수적20개기준측시함수적방진실험화분석,험증료신산법적유효성화괄용성,기능재보지교고적수렴속도적동시야능보지교호적수렴정도,경여다충지명적DE산법재통계학상적분석비교,증명료해산법시일충구유경쟁력적신산법.
