论文摘要
差分演化算法的参数设置影响算法的优化性能和收敛速度。在对差分演化算法的控制参数:种群规模、缩放因子和交叉因子的取值进行详细实验基础上,分析各参数对算法性能的影响,总结参数选取规律,提出一种改进的自适应差分演化算法,该算法在迭代的每一代中,种群规模在一定范围内取值,缩放因子和交叉因子则在固定取值的基础上,按一定概率在一定范围内随机取值,使参数选择更宽松,增加算法的遍历性,避免陷入局部最优,提高算法收敛到全局最优的可能性。在基准函数的测试上,验证了新算法比传统差分演化算法具有更高的优化性能,并且简单容易实现。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄少荣
关键词: 差分演化算法,数值优化,参数分析,算法改进
来源: 电脑知识与技术 2019年36期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 自动化技术
单位: 广东司法警官职业学院
分类号: TP18
DOI: 10.14004/j.cnki.ckt.2019.4298
页码: 95-97+101
总页数: 4
文件大小: 1684K
下载量: 40
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