基于随机扩散搜索的协同差分进化算法

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。

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

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：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。

在线出版日期：2014-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：192-197