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时间:2019-03-17
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1、暨南大学硕士学位论文题名(中英对照):基于新型变异与交叉算子的差分演化算法研究ResearchofDifferentialEvolutionwithNewMutationandCrossoverOperators作者姓名:张盛鑫指导教师姓名:郑力明及学位、职称:博士、教授学科、专业名称:通信与信息系统学位类型:学术学位论文提交日期:论文答辩日期:答辩委员会主席:论文评阅人:学位授予单位和日期:暨南大学独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也
2、不包含为获得暨南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:签字日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解暨南大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权暨南大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:导师签名:签字日期:年月日签字日期:年月日学位论文作者毕业后
3、去向:工作单位:电话:通讯地址:邮编:摘要设计灵感来源于自然界物种的演化算法已成为计算科学领域的研究重点,并出现了众多分支。近年来,差分演化算法凭借优越的性能获得了越来越多学者的研究,是当前最有竞争力的演化算法之一。差分演化算法有变异,交叉和选择三个遗传算子,其中变异和交叉算子是当前算法的研究热点。本文针对当前差分演化算法算子研究中存在的不足,提出了基于精英质心的变异和交叉的算子,基于种群综合信息的线性组合变异和交叉算子。本文的主要工作和创新点概括如下:通过分析制约差分演化算法性能提升的停滞问题,提出了基于精英质心变异(ElitismCentroidbasedMut
4、ation,CM)和交叉(ElitismCentroidbasedCrossoverCX)算子的CMX改进框架。该框架实时检测当前种群个体的优化状态,一旦发现某些个体出现停滞,则使用提出的CM和CX算子取代传统的变异和交叉算子,使算法更好地收敛。在标准测试函数集上的实验结果显示提出的CMX框架能够有效地解决停滞问题,进而提高算法的性能,并且,与文献提出的成功父代选择(Successful-Parent-Selecting,SPS)框架的对比实验表明本文提出的框架在处理停滞问题上更为高效。针对当前差分演化算法变异与交叉算子研究倾向于利用来自种群的单一个体提供的信息,而
5、忽视了综合种群多个优异个体提供的有利信息来引导算法演化这一不足,本文提出了基于种群综合信息的线性组合变异(LinearCombinationbasedMutation,LCM)和交叉(LinearCombinationbasedCrossover,LCX)算子,并实现了新的DE变体LCDE算法。实验结果显示提出的LCM算子较文献中其他高效的变异算子,如“current-to-pbest”和“current-to-gr_best”等拥有更好的寻优能力,提出的LCDE算法相比其他顶级DE变体展现了更为优越的性能。关键词:差分演化算法;变异与交叉算子;差分演化算法变体;全
6、局优化IAbstractEvolutionaryalgorithmwhichwasinspiredfromnaturalspeciesevolutionhasbecometheresearchfocusincomputingscienceandthereweremanybranchesemerged.Overthepastfewyears,differentevolution(DE)hadraisedmoreandmoreresearchers’interestandhasbeenoneofthemostcompetitiveevolutionaryalgorith
7、ms.Threegeneticoperators,namely,mutation,crossoverandselectionareinvolvedinDE.Amongthem,mutationandcrossoveroperatorsarethemainresearchtopics.ToremedythedrawbacksofthecurrentDEoperatorresearch,thispaperproposestheelitismcentroidbasedmutationandcrossoveroperatorsandthelinearcombinatio
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