改进的差分演化算法及其在函数优化中的应用(经典3篇)
改进的差分演化算法及其在函数优化中的应用 篇一
差分演化算法（Differential Evolution，DE）是一种全局优化算法，用于求解函数优化问题。在函数优化中，我们希望找到一个函数的全局最优解，即使函数存在多个局部最优解。差分演化算法通过模拟生物进化过程中的变异、交叉和选择等操作，逐步优化解的质量，从而找到函数的最优解。
然而，传统的差分演化算法存在一些问题，如收敛速度慢、易陷入局部最优解等。为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进的差分演化算法。
首先，改进的差分演化算法引入了新的变异策略。传统的差分演化算法中，变异操作是通过随机选择个体进行变异，然后与其他个体进行交叉得到新的解。而改进的差分演化算法中，变异操作采用了更多的策略，如rand/1、rand/2、best/1等，通过选择最优的变异策略，提高了算法的搜索能力。
其次，改进的差分演化算法引入了新的交叉策略。传统的差分演化算法中，交叉操作是通过随机选择个体进行交叉得到新的解。然而，随机选择可能导致交叉的个体质量较差，从而影响优化结果。改进的差分演化算法中，引入了更多的交叉策略，如二进制交叉、指数交叉等，通过选择合适的交叉策略，提高了算法的搜索能力。
最后，改进的差分演化算法引入了新的选择策略。传统的差分演化算法中，选择操作是通过比较个体的适应度值来选择优秀的个体。然而，适应度值只能反映个体的局部质量，不能全面评估个体的全局质量。改进的差分演化算法中，引入了多目标选择策略、自适应选择策略等，通过选择合适的选择策略，提高了算法的优化能力。
改进的差分演化算法在函数优化中有着广泛的应用。通过引入新的变异策略、交叉策略和选择策略，改进的差分演化算法能够更好地搜索函数的全局最优解。在实际应用中，改进的差分演化算法已经成功应用于多个领域，如机器学习、信号处理、图像处理等。通过优化函数的参数，改进的差分演化算法能够提高系统的性能和效率，实现更好的优化效果。
总之，改进的差分演化算法通过引入新的变异策略、交叉策略和选择策略，提高了算法的搜索能力和优化能力。在函数优化中，改进的差分演化算法具有广泛的应用前景，能够有效地解决函数优化问题。
改进的差分演化算法及其在函数优化中的应用 篇三
改进的差分演化算法及其在函数优化中的应用
提出了一种改进的差分演化算法,该算法记录下了差分演化算法在对每个个体进行变异操作时的差向量,然后以被变异的个体作为邻域的中心,以所记录的差向量作为邻域的半径,再在这个邻域内进行一次挖掘式的搜索.这一改进增强了原差分演化算法的局部搜索能力.典型多峰函数优化的仿真结果表明,改进后的算法具有比原差分演化算法更快的收敛速度,同时新算法也保持了原差分演化算法良好的全局搜索能力.
作 者：胡中波 熊盛武 胡付高 苏清华 HU Zhong-bo XIONG Sheng-wu HU Fu-gao SU Qing-hua 作者单位：胡中波,HU Zhong-bo(武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,430070;孝感学院数学系,孝感,432100)熊盛武,XIONG Sheng-wu(武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,430070)
胡付高,苏清华,HU Fu-gao,SU Qing-hua(孝感学院数学系,孝感,432100)
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