期刊论文

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计算机工程

1000-3428

2014

40

8

183-189

10.3969/j.issn.1000-3428.2014.08.035

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项目（2011CDA116）.

本校为第一机构

针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题,借鉴多种变异优化策略,提出一种基于两阶段不同变异交叉策略的差分进化算法。引入反向混沌搜索的初始化方法,将初始种群分为较好和较差2个子种群,两阶段依次对上一阶段改进的较好和较差2个子种群采用不同的差分进化策略,并定期将较好和较差2个子种群重新按适应值排列组合进入下一阶段,以提高种群的质量,同时克服单一差分策略的缺陷。函数仿真结果表明,与其他差分进化算法相比,该算法的收敛速度和寻优精度均得到明显改善。

Differential Evolution Based on Two-stage Mutation and Crossing Strategy （TMCDE） aims to accelerate convergence and improve accuracy of Differential Evolution （DE）.The TMCDE algorithm introduces the initialization method of opposition-based chaos and stochastic diffusion search strategy,and the initial group is divided into sub-groups of both better and worse.The two stages successively improve the better and worse of two sub-groups with different DE strategies.At certain time,the two sub-groups combine to one group,and which enters to the ...