计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
23期
42-45
,共4页
张航%王伟%郑玲%李丹丹%熊富强
張航%王偉%鄭玲%李丹丹%熊富彊
장항%왕위%정령%리단단%웅부강
早熟收敛%密度聚类%小生境%差分进化%种群多样性
早熟收斂%密度聚類%小生境%差分進化%種群多樣性
조숙수렴%밀도취류%소생경%차분진화%충군다양성
针对基本差分进化算法早熟收敛的缺陷,提出了一种基于密度聚类的小生境差分进化算法.该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好和DE/best2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快的特点,首先初始化一个没有子种群的全局种群,再在全局种群中采用DE/rand/2/bin进行迭代搜索,并对其中的个体进行聚类,当聚类簇中的个体数目达到规定的最小规模时形成一个小生境子种群,然后在各子种群中采用改进的DE/best/2/bin进行迭代搜索并重新进行聚类,从而提高进化过程中种群的多样性,增强算法跳出局部最优的能力.仿真实验表明,该方法能显著提高算法的收敛速度和全局搜索能力,有效避免早熟收敛.
針對基本差分進化算法早熟收斂的缺陷,提齣瞭一種基于密度聚類的小生境差分進化算法.該算法基于DE/rand/2/bin變異方式全跼搜索能力彊、魯棒性好和DE/best2/bin變異方式跼部搜索能力彊、收斂速度快的特點,首先初始化一箇沒有子種群的全跼種群,再在全跼種群中採用DE/rand/2/bin進行迭代搜索,併對其中的箇體進行聚類,噹聚類簇中的箇體數目達到規定的最小規模時形成一箇小生境子種群,然後在各子種群中採用改進的DE/best/2/bin進行迭代搜索併重新進行聚類,從而提高進化過程中種群的多樣性,增彊算法跳齣跼部最優的能力.倣真實驗錶明,該方法能顯著提高算法的收斂速度和全跼搜索能力,有效避免早熟收斂.
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