计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
26期
25-31
,共7页
差分进化算法%进化规划算法%双种群%混沌重组策略%非均匀变异
差分進化算法%進化規劃算法%雙種群%混沌重組策略%非均勻變異
차분진화산법%진화규화산법%쌍충군%혼돈중조책략%비균균변이
标准差分进化算法(SDE)具有算法简单,控制参数少,易于实现等优点.但在难优化问题中,算法存在收敛速度较慢和容易早熟等缺陷.为克服此缺点,提出一种改进算法——双种群差分进化规划算法(BGDEP).该算法将种群划分为两个子群独立进化,分别采用DE/rand/1/bin和DE/best/2/bin版本生成变异个体.每隔δt(取5～10)代,将两个子群合并为一个种群,再应用混沌重组算子将之划分为两个子群,以实现子群间的信息交流.在双种群协同差分进化的同时,应用非均匀变异算子对其最优个体执行进化规划操作,使得算法具有较快的收敛速度和较强的全局寻优能力.为测试BGDEP的性能,给出了4个30维benchmark函数优化问题的对比数值实验.结果表明,BGDEP的求解精度、收敛速度、鲁棒性等性能优于SDE、双种群差分进化(BGDE)和非均匀变异进化规划(NUMEP)等4种算法.
標準差分進化算法(SDE)具有算法簡單,控製參數少,易于實現等優點.但在難優化問題中,算法存在收斂速度較慢和容易早熟等缺陷.為剋服此缺點,提齣一種改進算法——雙種群差分進化規劃算法(BGDEP).該算法將種群劃分為兩箇子群獨立進化,分彆採用DE/rand/1/bin和DE/best/2/bin版本生成變異箇體.每隔δt(取5～10)代,將兩箇子群閤併為一箇種群,再應用混沌重組算子將之劃分為兩箇子群,以實現子群間的信息交流.在雙種群協同差分進化的同時,應用非均勻變異算子對其最優箇體執行進化規劃操作,使得算法具有較快的收斂速度和較彊的全跼尋優能力.為測試BGDEP的性能,給齣瞭4箇30維benchmark函數優化問題的對比數值實驗.結果錶明,BGDEP的求解精度、收斂速度、魯棒性等性能優于SDE、雙種群差分進化(BGDE)和非均勻變異進化規劃(NUMEP)等4種算法.
표준차분진화산법(SDE)구유산법간단,공제삼수소,역우실현등우점.단재난우화문제중,산법존재수렴속도교만화용역조숙등결함.위극복차결점,제출일충개진산법——쌍충군차분진화규화산법(BGDEP).해산법장충군화분위량개자군독립진화,분별채용DE/rand/1/bin화DE/best/2/bin판본생성변이개체.매격δt(취5～10)대,장량개자군합병위일개충군,재응용혼돈중조산자장지화분위량개자군,이실현자군간적신식교류.재쌍충군협동차분진화적동시,응용비균균변이산자대기최우개체집행진화규화조작,사득산법구유교쾌적수렴속도화교강적전국심우능력.위측시BGDEP적성능,급출료4개30유benchmark함수우화문제적대비수치실험.결과표명,BGDEP적구해정도、수렴속도、로봉성등성능우우SDE、쌍충군차분진화(BGDE)화비균균변이진화규화(NUMEP)등4충산법.
