本文選題：差分進化算法 + 多種群技術(shù)�。� 參考：《運籌與管理》2017年08期

【摘要】：為了進一步提高差分進化算法的收斂速度、算法精度和穩(wěn)定性,采用多種群技術(shù)來增加算法收斂速度和降低復(fù)雜度;利用精英區(qū)域?qū)W習(xí)策略來對算法的全局搜索能力和算法精度進一步提升,引進自適應(yīng)免疫搜索策略,以實現(xiàn)自適應(yīng)修正差分算法的變異因子和交叉因子。通過五個測試函數(shù),把本文算法與最新文獻中的算法進行對比,表明算法在收斂速度、精度和高維問題尋優(yōu)能力方面的優(yōu)越性。
[Abstract]:In order to further improve the convergence speed, accuracy and stability of the differential evolution algorithm, the multi-group technique is used to increase the convergence speed and reduce the complexity of the algorithm. Using the elitist region learning strategy to improve the global search ability and the accuracy of the algorithm, an adaptive immune search strategy is introduced to realize the adaptive correction of the mutation and crossover factors of the difference algorithm. Through five test functions, this paper compares the algorithm with the algorithm in the latest literature, and shows the superiority of the algorithm in convergence speed, precision and optimization ability of high dimensional problem.
【作者單位】： 東華大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(70971020) 上海市自然科學(xué)基金資助項目(15ZR1401600)
【分類號】：TP18

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本文編號：2014713