搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 差分进化算法”相关记录24条 . 查询时间(0.154 秒)
一种基于反向学习的约束差分进化算法
反向学习 差分进化 约束优化 收敛性
2017/1/4
差分进化算法是一种结构简单、易用且鲁棒性强的全局搜索启发式优化算法,它可以结合约束处理技术来解决约束优化问题.机器学习在进化算法中,经常可以引导种群的进化,而且被广泛地应用于无约束的差分进化算法中,但对于约束差分进化算法却很少有应用.针对这一情况,提出了一种基于反向学习的约束差分进化算法框架.该算法框架采用基于反向学习的机器学习方法,提高约束差分进化算法的多样性和加速全局收敛速度.最后把该算法框架...
基于精英区域学习的动态差分进化算法
差分进化 精英池 精英区域学习 动态差分进化
2017/1/12
DE算法简单高效，但对复杂问题也存在收敛效率较低的问题，为提高DE算法的全局勘探能力和收敛精度，提出了一种新的精英区域学习动态差分进化算法，算法首先将历史精英保存在精英池中，然后采用正弦函数对精英池中的精英进行区域学习，最后利用动态DE模式有效提高收敛的速度，并从理论上证明了算法的收敛性.通过对包括单峰函数、多峰函数和偏移函数的20个基准测试函数的仿真实验和分析，验证了新算法的有效性和适用性，其能...
针对高维优化问题难以解决并且优化耗费时间长的问题,提出了一种解决高维优化问题的差分进化算法。将协同进化思想引入到差分进化领域,采用一种由状态观测器和随机分组策略组成的协同进化方案。其中,状态观测器根据搜索状态反馈信息适时地调用随机分组策略重新分组;随机分组策略将高维优化问题分解为若干较低维的子问题,而后分别进化。该方案有效地增强了算法解决高维优化问题的搜索速度和搜索能力。经典型的实例测试,并与其他...
带基向量种群的改进差分进化算法
差分进化算法 收敛速度 基向量 变异操作
2012/3/7
在基向量随机选择中，差分进化算法的收敛速度较慢。为此，提出一种改进的差分进化算法。从当前种群中选择一定数量个体组成基向量种群，在进行变异操作时，从该基向量种群中选择个体作为基向量。使用标准测试函数对算法进行验证，结果表明，该算法能缩小基向量选择范围，减少迭代次数。
基于混合差分进化算法的无等待流水车间总流水时间优化
无等待流水车间 差分进化 总流水时间 邻域搜索
2010/8/23
以调度的总流水时间为优化目标, 提出一种混合差分进化算法。 首先， 建立无等待流水车间调度的问题模型，并用快速方法评估总流水时间指标。 其次，采用LPV规则，实现离散问题的连续编码； 用差分进化算法对总流水时间指标执行优化；引入插入邻域和基于pairwise的局部搜索算法， 分别对差分进化算法产生的新个体和差分进化算法的最优解执行邻域搜索， 达到优化目标全局和局部的最优。 最后，通过计算标准算例,...
求解互补问题的极大熵差分进化算法
差分进化算法 互补问题 极大熵方法 NCP函数
2010/8/30
针对传统算法无法获得互补问题多个最优解的困难, 提出了求解互补问题的差分进化算法。首先利用NCP函数, 将互补问题转换为一个非光滑方程组问题, 然后用凝聚函数对其进行光滑化, 进而把互补问题的求解转换为无约束优化问题, 利用差分进化算法对其进行求解。该算法对目标函数的解析性质没有要求且容易实现, 数值结果表明了该方法在求解互补问题中的有效性。
基于耗散结构理论的差分进化算法
差分进化算法 耗散结构 海明距离 测试函数
2010/9/1
差分进化算法是一种新的进化计算技术，为解决其早熟问题，提出了一种基于耗散结构理论的改进差分进化算法。在变异成功的个体数和交叉算子之间建立联系，使变异成功的个体影响交叉算子，提高全局收敛能力。仿真实验表明，通过对三个标准测试函数的测试，并与标准遗传算法和差分进化算法相比，所提出的改进差分进化算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法。
一种带有随机变异的动态差分进化算法
全局优化 差分进化算法 加权策略 指数递增交叉概率
2009/11/30
提出一种带有随机变异的动态差分进化算法。在这个算法中，两种不同的变异策略DE/rand/1和DE/best/1通过线性递减加权组合策略产生新的变异策略，以便动态利用DE/rand/1和DE/best/1的优点，并且引入一种指数递增交叉概率算子、线性递减缩放因子和一种随机变异机制以进一步提高算法的全局寻优能力。通过四个标准测试函数的测试结果表明，该算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强，更适合...
一种自适应多目标离散差分进化算法
多目标优化 离散差分进化 Pareto最优
2009/10/10
提出一种自适应多目标离散差分进化算法。该算法将差分进化引入多目标优化领域，采用一种新的自适应离散差分进化策略增强算法的全局搜索能力，以获得更优的Pareto近似解，并结合Pareto快速分层排序策略和基于聚集密度的按层修剪操作对种群进行更新维护，使解集保持良好的多样性。实例测试和算法比较表明，该算法能有效求解离散域和连续域上不同类型的多目标优化问题，且在收敛性、分布性、稳定性方面均表现较好。
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基于文化算法和改进差分进化算法的混合算法
文化算法 差分进化算法 信念空间
2009/9/18
改进差分进化算法不能有效利用进化过程中的知识，传统文化算法进化后期收敛速度较慢。针对这些问题提出一种基于文化算法和改进差分进化算法的混合算法，并将这一算法应用于约束求解问题。对基准函数和丁烯烷化生产调度问题进行仿真，结果表明该混合算法具有较好的实用性和稳健性，在寻优效率和优化结果方面都优于与之比较的算法，并降低了计算量。
基于单纯形算子的混合差分进化算法
复杂非线性函数 差分进化算法 单纯形法 混合优化算法
2009/8/20
针对DE/rand/1/bin方案收敛速度慢的缺点，提出一种将单纯形确定性算法和差分进化随机搜索算法相结合的混合优化算法。利用差分进化算法搜索范围广、全局搜索能力强和单纯形算法局部搜索能力强、收敛速度快的特性，较大地提高了差分进化算法的收敛速度和搜索精度。典型Benchmarks复杂函数优化实验表明，该算法优化效率高、优化性能好、对初值具有较强的鲁棒性，性能优于单一的优化方法。
一种新的混沌差分进化算法
差分进化 混沌 局部搜索
2009/8/17
提出一种新的混沌差分进化(CDE)算法，在每一代中通过差分进化(DE)算法找到最佳个体，在最佳个体附近用混沌方法进行局部搜索，通过引入调节因子加强其搜索能力。6个基本测试函数的优化结果表明，当误差函数精度为10-14时，与DE相比，CDE的寻优能力更强、收敛速度较快。
基于迁徙差分进化算法集成的模体识别
模体识别 差分进化算法 协同进化
2009/7/31
为了克服微分进化的局部收敛问题，通过模拟游牧民族的迁徙机制，提出一种迁徙策略，将其与差分进化算法相结合，得到一种迁徙差分进化算法新范式，利用集成技术，发挥各种差分进化算法的优点，提高算法的全局搜索能力。通过生物序列模体识别实验，验证了该算法的有效性。
差分进化算法的交叉概率因子递增策略研究
差分进化 早熟收敛 交叉概率
2009/7/23
为了有效地控制差分进化算法的全局搜索和局部搜索，基于递增交叉概率因子的基本思想，在已有的自适应二次变异差分进化算法的基础上，提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的交叉概率因子递增策略，并用4种经典函数对它进行测试。测试结果表明，对于多数连续优化问题，在初始参数相同的情况下，凹函数递增策略优于线性策略，而线性优于凸函数策略。凹函数递增策略能够在不影响收敛精度的情况下较大幅度地提高...