版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于随机扩散搜索的协同差分进化算法

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
张大斌;周志刚;叶佳;张文生
作者机构:
[张大斌; 周志刚; 叶佳] 华中师范大学信息管理学院
[张文生] 中国科学院自动化研究所
语种:
中文
关键词:
差分进化;差分策略;反向混沌搜索;协同机制;正负反馈机制;函数优化问题
关键词(英文):
differential strategy;opposition chaos search;collaboration mechanism;positive and negativefeedback mechanism;function optimization problem
期刊:
计算机工程
ISSN:
1000-3428
年:
2014
卷:
40
期:
7
页码:
183-188
基金类别:
基金项目:国家自然科学基金资助项目(70971052) 中国博士后基金资助项目(2012M510607) 湖北省自然科学基金创新群体基金资助项目(2011CDA116).
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
信息管理学院
摘要:
针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题,借鉴多种群并行机制和随机搜索策略,提出一种基于随机扩散搜索的协同差分进化算法。引入反向混沌搜索的初始化机制,利用随机扩散搜索策略将种群分为成功和失败2个子群并进行改进,对改进的成功和失败子群分别采用不同的差分策略,克服单一差分策略的缺陷,同时定期使子群的部分最好与最差个体实现一对一的信息交流,从而达到协同进化的目的。仿真结果证明,与粒子群优化算法及差分进化算法相比,该算法具有较好的收敛速度和寻优能力。
摘要(英文):
Aiming at the problem of slow convergence speed, bad robustness, reference multi populations parallel mechanism and random search strategy. A novel synergy search Differential Evolution based on Stochastic Diffusion Search(SDS-DE), which aims to accelerate convergence and improve accuracy of SDS-DE, the algorithm introduces the initialization mechanism of opposition chaos search, and stochastic diffusion search strategy is used to divided populations into successful and failed two sub-groups, and differential strategies of the success and failures sub-groups are used to overcome the shortcomin...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com