發(fā)布時(shí)間：2018-06-13 16:54

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

【摘要】：為了進(jìn)一步提高差分進(jìn)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(duì)算法的全局搜索能力和算法精度進(jìn)一步提升,引進(jìn)自適應(yīng)免疫搜索策略,以實(shí)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(gè)測試函數(shù),把本文算法與最新文獻(xiàn)中的算法進(jìn)行對(duì)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(xiàng)目(70971020) 上海市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(15ZR1401600)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2014713