差分进化算法改进研究

Skip 2 My Lou 2019-06-08 05:45:54
差分进化算法改进研究 1.差分进化算法的特点以及存在的问题 差分进化算法主要有以下四个特点,下面进行介绍: 1)差分进化算法具有较强的通用性,对1同题的特征信息依赖性低。 2)差分进化算法在搜索过程中具有记忆最优个体的能力。 3)差分进化算法可以利用个体的局部信息与群体全局的信息进行协调搜索,使用差分策略进行变异作可以有效利用群体的分布特性米提高搜求能力。 4)差分进化算法可以与其他算法(如: 蚊群算法,人工经群算法等)进行融合和构造,产生更好、更高效的混合优化算法。 差分进化算法同样存在以下问题,在今后对该算法进行研究时应该进步深人和改善。 1)差分进化算法的搜索性能对参数有定的依 赖性且局都搜索能力较弱。 2)差分进化算法的搜索效率有待提高,短时间内难以保证能够获得全局最优解 3)差分进化算法与其他群智能优化算法相类似,它们的理论研究较少,缺少算法设计的实用性指导原则。 2.引入自适应交叉概率 在差分进化算法中,交叉概率是一个固定值。交又厩率值的大小影响着算法的多样性,搜索能力和速度,较大的交叉概率可以增强基因的多样性和全局搜索能力,较小的交叉既率可以加速收做速度,增强局部搜索能力,这与人工蜂群算法控制蜜源随机产生方式的参数心有很大的相似性,参考本书6. 3. 2的做法在差分进化算法中引入自适应的交叉概率,它的值随选代次数k的增加逐步递增,使得算法无论在前期的全局搜索能力还是在后期的局部搜索能力和收敛速度均有所提升,并保持了种群的多样性。毛润宁等通过大量的实验测试最终确定CR值位于0.4到0.9之间时,差分进化算法的优化效果最好,本书采取的自适应的交叉概率公式为: CR =20K+0.4 式中,k为当前的循环代数,K为最大循环代数。
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