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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>模擬數字論文>如何使用多變異策略進行自適應差分進化算法的詳細資料說明

如何使用多變異策略進行自適應差分進化算法的詳細資料說明

2018-12-14 | rar | 1.35 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  為了克服差分進化算法尋優精度低、收斂速度慢、穩定性差等不足,提出一種基于多變異策略的自適應差分進化算法( ADE-MM)。首先,在3個變異策略的選擇過程中添加2個具有學習功能的擾動閾值,以提高種群多樣性,擴大搜索范圍;然后,根據上次迭代的成功參數自適應調整當前參數,提高尋優精度和尋優速度;最后,利用向量粒子池法和中心粒子法產生新的向量粒子,進一步提高尋優效果。使用8個函數、5種對比算法( RMDE、OLCPDE、JADE、SaDE、MDE_pBX)進行測試,且每種例子都獨立執行30次。ADE-MM算法在均值和方差的比較中取得了全勝,其中在30維的情況下取得了5個獨立勝利,3個并列勝利;在50維的情況下取得了6個獨立勝利,2個并列勝利;在100維的情況下全部為獨立勝利。同時在Wilcoxon rank sum test、勝率和算法耗時分析中,ADE-MM算法也取得優異的表現。實驗結果表明,相對于其他5種對比算法,ADE-MM算法具有更強的全局尋優能力、收斂性和穩定性。

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