基于自适应缩放比例因子的差分进化算法.pdf

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1、2014年1月计算机工程与设计Jan．2014第35卷第1期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNVoL35No．1基于自适应缩放比例因子的差分进化算法沈佳杰，江红，王肃(华东师范大学信息科学技术学院，上海200241)摘要：针对于差分进化算法在高维多峰函数环境下易早熟和迭代收敛速度较慢的问题，通过引入自适应的缩放比例因子的方法，提出了一个基于自适应缩放比例因子的差分进化算法。通过理论推导改进的差分进化算法可以有效提高差分进化算法对于高维多峰函数全局最优值搜索能力和差分进化算法对于高维优化问题的收敛速度，并且通过形式化证明的方法分

2、析了其可以提高着这些性能的具体原因，实验结果表明了理论推导以及对于改进差分进化算法性质分析的正确性。关键词：差分进化算法；自适应比例因子；高维多峰函数；迭代速度；最优值查找中图法分类号：TP18文献标识号：A文章编号：1000—7024(2014)01—0261—06ImproveddifferentialevolutionalgorithmbasedonadaptivescalingfactorSHENJia-jie，JIANGHong，WANGSu(SchoolofInformationScienceandTechnology，EastChin

3、aNormalUniversity，Shanghai200241，China)Abstract：AimingtOsolvethedifferentialevolutionproblemofprematurityandlowiterationspeedunderhigh-dimensionmultimodalfunctionsituation，usingtheadaptivescalingfactor，animproveddifferentialevolutionalgorithmbasedonadaptivescalingfactorispre-s

4、ente&Thoughtheoreticalderivation，impmveddifferentialevolutionalgorithmisproofedtObebetterthanstandarddifferentialevolutionalgorithminglobaloptimumsearchingabilityofmulti—dimensionalandmulti-modalfunction，aswellasiniterationspeedunderhigh—dimensionmulti-modalsituation，andtherea

5、sonsoftheseimprovementsarealsofoundbytheformalproofing．Thecorrect—nessofthetheoreticalderivationandimprovementdifferentialevolutionalgorithmisalsoverifiedbyexperiment．Keywords：differentialevolution；adaptivescalingfactor；highvictoriapeakfunction；iterationspeed；optimalvaluesearc

6、hing法在高维多峰环境下的迭代步骤数以及更好的找到目标问0引言题的全局最优值。差分进化算法(differentia1．evolution，DE)是由1标准差分进化算法D．Storn和K．Price在1995年共同提出的一个在连续空间内启发式搜索的随机算法[1]。由于其优良的可扩展性和通1．1差分进化算法简介用性，已经广泛应用到各个领域。但是标准的差分进化算差分进化算法是基于群体智能的进化算法，其主要的法依然存在很多问题，如早熟和对于在高维多峰函数条件操作有变异操作、交叉操作和选择操作，通过这3种不同下难以找到全局最优值等等。对于这一些问题已提出了

7、很操作，标准的差分进化算法[。可以高效地找出函数的最优多新的解决办法，如增加新的算子、混合算法等等，对于值，其主要定义如下：差分进化算法存在的问题和对于问题相应的改进可以参考个体种群由N个独立的个体组成，记为文献[3，4]。一[，⋯．，z](1)本文针对差分进化算法在高维函数上易早熟和难以找式中：N_一种群数。到全局最优值的问题，提出一个基于自适应缩放比例因子每一个个体是一个D维向量，记为改进的差分进化算法，通过理论推导和实验证明了改进的一[；1，z；．2．．．，，D](2)基于自适应缩放比例因子差分进化算法可以有效地减少算式中：问题维数。收稿日期

8、：2013—04—11；修订日期：2013—06—12基金项目：国家863高技术研究发展计划基金项目(2013AA01A2