计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
6期
247-250,255
,共5页
差分演化算法%多变异策略%参数自适应
差分縯化算法%多變異策略%參數自適應
차분연화산법%다변이책략%삼수자괄응
Differential evolution algorithm%Multi-mutation strategies%Parameter self-adaptation
差分演化(Differential Evolution,DE)算法的性能依赖于变异策略的选择和控制参数的设置.不同问题对DE的变异策略和参数的设置各不相同.为了提高DE的性能,提出一种多变异策略的自适应差分演化算法,建立由多种变异策略组成的策略池,两个主要参数自适应策略控制.为了验证所提算法的性能,在测试数据集CEC2013上进行了实验,并将其与使用6种不同变异策略的原始DE和4种改进DE进行比较.实验结果表明,提出的算法是一种有效的DE变种,其性能优于其它DE.
差分縯化(Differential Evolution,DE)算法的性能依賴于變異策略的選擇和控製參數的設置.不同問題對DE的變異策略和參數的設置各不相同.為瞭提高DE的性能,提齣一種多變異策略的自適應差分縯化算法,建立由多種變異策略組成的策略池,兩箇主要參數自適應策略控製.為瞭驗證所提算法的性能,在測試數據集CEC2013上進行瞭實驗,併將其與使用6種不同變異策略的原始DE和4種改進DE進行比較.實驗結果錶明,提齣的算法是一種有效的DE變種,其性能優于其它DE.
차분연화(Differential Evolution,DE)산법적성능의뢰우변이책략적선택화공제삼수적설치.불동문제대DE적변이책략화삼수적설치각불상동.위료제고DE적성능,제출일충다변이책략적자괄응차분연화산법,건립유다충변이책략조성적책략지,량개주요삼수자괄응책략공제.위료험증소제산법적성능,재측시수거집CEC2013상진행료실험,병장기여사용6충불동변이책략적원시DE화4충개진DE진행비교.실험결과표명,제출적산법시일충유효적DE변충,기성능우우기타DE.
