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时间:2020-03-25
《多种群协作差异演化算法及其应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、试验研究现代制造工程(ModemManufacturingEngineering)2012年第2期多种群协作差异演化算法及其应用‘卢青波1’2,张学良1,温淑花1,兰国生1,刘丽琴1(1太原科技大学机电工程学院,太原030024;2郑州职业技术学院,郑州450121)摘要:针对差异演化算法在求解高维、多峰问题时易陷入局部最优解发生“早熟”的缺陷,提出多种群协作差异演化算法。该算法将种群划分为多个子种群并设置一个精英群,精英群由子种群的最优个体产生,并与群体最优解进行竞争,子种群的最优个体只与精英
2、群个体竞争而不与群体最优解竞争。构建了两种不同邻域结构的多种群协作差异演化算法,仿真结果及工程应用实例表明了算法的有效性。关键词:差异演化;多种群;早熟;邻域结构中图分类号:TP391.9文献标志码:A文章编号:1671---3133(2012)02—0014—05Multi-populationcooperationdifferentialevolutionalgorithmanditsapplicationLuQingb01”,ZhangXuelian91,WenShuhual,LanGuo
3、shen91,LiuLiqinl(1CollegeofMechanicalElectronicEngineering,TaiyuanUniversityofScienceandTechnology,Taiyuan030024,China;2ZhengzhouTechnicalCollege,Zhengzhou450121,China)Abstract:InordertoovercomethepermatureconvergenceofDifferentialEvolution(DE)algori
4、thmsolvingthehigher-dimensionandmulti—modalproblems,Multi—PopulationCooperationDifferentialEvolution(MPCDE)algorithmispropesed.Thepopulationisdividedintoseveralsub—populationsandsetanelitepopulation.Theindividualsofelitepopulationiscomposedofthebesti
5、ndi-vidualsofsub—populationsandcompetewiththeoptimalsolutionofpopulation.Theindividualsofsub-populationsonlycompetewiththeindividualsofelitepopulationandwithoutcompetitionwiththeoptimalsolutionofpopulation.Twomulti—populationcoop-erationdifferentiale
6、volutionalgorithmsareproposedbydifferentneighborhoodstructure,resultsofsimulationsandengineeringoptimizationdesignexampleshowtheeffectivenessoftheproposedalgorithm.Keywords:differentialevolution;multi-population;premature;neighbourhoodstructureO引言差异演
7、化算法(DifferentialEvolution,DE)¨1是一种基于群体差异的进化算法,是RainerStore和Ken—nethPrice在1996年为求解切比雪夫多项式而提出的,随后在各个领域得到了广泛地应用。该算法具有设计简单、收敛速度快等优点。尽管差异演化具有上述优点,但也有其自身的缺陷,如在求解高维、多峰问题时易陷入局部最优等。这主要是由于差异演化算法是一种基于群体的进化方式,要求种群沿着一致的方向进化,通常情况下,这可以使群体趋向于全局极值点。一旦达到全局极值点之后,群体进化中的
8、趋同机制强烈作用,整个群体中的所有个体都趋于一致。这种趋同机制体现在个体的竞争过程中,竞争是全局性的,适应度高的全局极值点在竞争中具有统治地位,其他个体都将向此个体靠拢。这也导致一旦适应度高的个体陷入局部极值点,群体将快速失去多样性,出现“早熟”现象。为此,许多学者对DE算法进行了改进研究旧刮。文献[7]提出了基于多种群的差异演化算法,将种群分为多个子群,进行变异时,随机选取的个体来自互不相同的子群,每隔一定代数,对整个种群进行重组。文献[8]提出了多种群DE,并应用于求解多极值优化问题。文献[
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