一种改进的差分进化算法

摘要：

针对基本差分进化算法收敛速度较慢的问题,将粒子群优化算法中的社会学习部分引入到差分进化算法中,提出一种改进的差分进化算法.该算法通过小概率随机变异操作增加种群的多样性和全局搜索能力;变异向量和个体向群体最优个体学习的结果进行交叉操作,利用最优个体指导进化过程,加快了算法的收敛速度,提高了优化精度.仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能.

关键词：群体智能、差分进化算法、粒子群优化算法、随机变异、学习因子、多样性

所属期刊栏目：44

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：甘肃省教育信息化发展战略研究项目2011-3

在线出版日期：2016-05-09（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

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