自适应调整差分进化算法在优化问题中的应用

摘要：

差分进化算法在求解优化问题时,进化后期由于种群多样性急剧下降,算法全局搜索能力被削弱,极易陷入局部最优解而“早熟”收敛.针对该问题定义了算法停滞系数和个体相似系数.根据算法停滞系数自适应调整算法的缩放系数.同时,根据个体相似系数判定种群普通个体与最优个体的相似性,并以此为基础对相似个体实施基因重构操作,从而避免种群个体严重趋同造成的种群多样性下降问题.将改进算法应用于标准测试函数和车辆路径问题的优化.模拟计算结果表明:改进算法的优化结果优于标准差分进化算法,改进的差分进化算法具有更强的全局寻优能力,适于求解复杂优化问题.

关键词：优化问题、差分进化、自适应调整、基因重构

所属期刊栏目：20

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金71171151;河南省教育厅自然科学研究计划13B520011

在线出版日期：2015-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：71-74