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中南大学学报(自然科学版)

Journal of Central South University

第44卷    第9期    总第229期    2013年9月

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文章编号:1672-7207(2013)09-3759-07
自适应差分演化进化算法
贾丽媛,张弛

(湖南城市学院 信息科学与工程学院,湖南 益阳,413000)

摘 要: 针对差分进化算法易出现早熟收敛、局部搜索能力不足及收敛速度慢的特点,提出一种自适应差分演化进化算法(SDE)。该算法在标准差分演化算法的基础上,自适应调整缩放因子(F)和扰动向量,提高算法的搜索速度;混沌调整其遍历方向,促使算法跳出局部极值点,让算法达到全局最优。对多个函数进行仿真试验研究。研究结果表明:该方法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显提高。

 

关键字: 差分演化算法;缩放因子;混沌;早熟收敛

Self-adaptive differential evoultion
JIA Liyuan, ZHANG Chi

Department of Computer Science Hunan City University, Yiyang 413000, China

Abstract:In order to solve the problems of premature convergence, poor local search and slow covergence speed on differential evolution (DE) algorithm, a self-adaptive differential evolution (SDE) approach was proposed. Based on the differential evolution algorithmm, adaptive adjustment of its scale factor F and disturbance vector were introduced to improve its search speed. In order to make differential evolution jump out of local extreme value point and let the algorithm reach the global optimality, the chaotic adjustment of its traversal direction was added in the approach. The results show that SDE has rapaid convergence, good stablity and better performance than the original DE algorithm.

 

Key words: differential evolution; scale factor; chaos; premature convergence

中南大学学报(自然科学版)
  ISSN 1672-7207
CN 43-1426/N
ZDXZAC
中南大学学报(英文版)
  ISSN 2095-2899
CN 43-1516/TB
JCSTFT
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