改进自适应微分进化算法求解全局优化问题

摘要：

针对微分进化（differential evolution，DE）算法在进化后期收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优解等缺点。通过改进DE的变异方程，并引入一种新的控制参数自适应策略，提出了一种改进自适应微分进化（im-proved adaptive differential evolution，IADE）算法。进化过程中IADE将根据个体适应值与父代平均适应值之间的关系动态地调整控制参数。同时，采用10个常用于优化算法比较的标准函数对IADE和其他改进DE算法进行对比实验。实验结果表明，IADE算法不仅能够显著地提高收敛速度和收敛精度，而且具有非常好的鲁棒性，从而使得该算法能够满足过程优化的实时性、准确性以及稳定性要求。

关键词：微分进化、全局优化、控制参数自适应、收敛速度、鲁棒性

所属期刊栏目：33

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家“863”计划资助项目2013AA013802；国家空管科研资助项目GKG201403004

在线出版日期：2016-12-20（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：3634-3637