差分进化算法在解决全局优化问题中的研究

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1、分类号TP391学校代码10590UDC004密级公开深圳大学硕士学位论文差分进化算法在解决全局优化问题中的研究学位申请人姓名李庚辉专业名称计算机科学与技术学院（系、所）计算机与软件学院指导教师姓名崔来中讲师深圳大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文差分进化算法在解决全局优化问题中的研究是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

2、本声明的法律后果由本人承担。论文作者签名：日期：年月日差分进化算法在解决全局优化问题中的研究摘要如何有效的求解全局优化问题一直是科学研究和工程实践中不可避免的问题。随着经济和科学技术的不断发展，在科学和工程领域中所出现的全局优化问题经常表现出非凸,不连续，不可微，多模等特点，而且它们正变得越来越复杂，因此利用传统的基于导数的优化算法求解这些优化问题已经成了一项巨大的挑战任务。在此背景下，受自然选择和适者生存的启发，许多与导数无关的基于种群的智能进化算法应用而生，并已经展现出巨大的潜力来解决这些复杂的优化问题。目前，进化算

3、法已经在许多领域得到了十分广泛的应用。差分进化算法(DifferentialEvolution,简称为DE)是进化算法的一个分支，由于它具杰出的特性，例如结构紧凑、易于使用、鲁棒性好。一经提出便得到了很多学者的关注和研究,并用来解决许多实际优化问题。尽管差分进化算法提出至今已有20年，但是还有很多问题有待研究和解决。例如容易陷入局部最优解形成早熟收敛或者停滞。本文以提高差分进化算法的通用性、高效性和鲁棒性为主要目标，提出了2种改进的差分进化算法，主要工作如下：1.在原始的差分进化算法和很多改进的差分进化算法中，通常采用一

4、个种群和一个特定的差分变异算子。而在自然界中，工作专业化通常能够提升工作效率，也就是说，整个种群应该划分成几个子种群，不同的子种群根据自身的能力承担不同的任务。基于此，本文设计了一个自适应多子种群的差分进化算法(Adaptivedifferentialevolutionalgorithmwithnovelmutationstrategiesinmultiplesub-populations,简称为MPADE).其中，整个种群根据适应值划分成3个子种群，不同的子种群采用不同的搜索策略，承担开发或者探索任务。同时，不仅为每个

5、子种群的变异和交叉算子设计一个简单但有效的参数自适应方法，而且设计了一个简单的替换策略来充分利用实验向量和目标向量。在55个基本测试函数和15个实际优化问题上的仿真实验结果表明MPADE要优于很多杰出的差分进化算法变体。2.JADE和CoDE是2个著名的杰出的解决全局优化问题的差分进化算法变体。JADE由于其变异算子(DE/current/to-pbest)具有较强的开发(exploitation)能力适合解决单模和简单的多模问题。而CoDE由于其变异算子(DE/rand/1/bin,DE/currant-to-rand

6、/1I差分进化算法在解决全局优化问题中的研究和DE/rand/2/bin)具备强大的探索(exploration)能力适合解决复杂的多模问题。为了进一步提升差分进化算法的综合优化性能，本文首先对JADE和CoDE进行改进得到MJADE和MCoDE，进一步提升了JADE的开发能力和CoDE的探索能力。然后为了结合MJADE和MCoDE的优势，设计了一个混合算法框架，混合MJADE和MCoDE，得到一个新的混合差分进化算法HMJCDE。在30个基准测试函数上的仿真结果表明，MJADE和MCoDE分别优于JADE和CoDE,而

7、且HMJCDE优于MJADE和MCoDE以及许多杰出的差分进化算法变体.关键字：全局优化；差分进化算法；多子种群；自适应；混合框架IIResearchonDifferentialEvolutionAlgorithmforSolvingGlobalOptimizationProblemsAbstractHowtoeffectivelysolvetheglobaloptimizationproblemalwaysisinevitableinscientificresearchandengineeringpractice.Wi

8、ththecontinuousdevelopmentofeconomy,scienceandtechnology,theglobaloptimizationproblemsarisinginscientificandengineeringareasoftencanbecharacterizedasnon-convex