中心变异差分进化算法

摘要：

针对高维复杂优化问题,提出了基于中心变异和自适应交叉概率的差分进化算法--中心变异差分进化(center mutation-based differential evolution,CMDE)算法.该算法首先改进了个体的变异形式,即把当前代的群体中心作为基向量,依据参加变异的三个随机个体向量间的函数适应值的大小关系,确定差向量的方向;然后给出了自适应交叉概率策略,即依据交叉的作用,通过分析个体向量间的函数适应值在群体内部的分布情况,确定每个个体的交叉概率.通过几个Benchmark函数的测试表明,CMDE算法具有较快的收敛速度,且对于高维复杂问题的求解精度高,寻优性能好.

关键词：差分进化、中心变异、自适应交叉概率、函数优化

所属期刊栏目：32

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-07-13（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：1105-1108