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1.
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一种粒子群和改进自适应差分进化混合算法及在生产调度中的应用
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周艳平 蔡素 李金鹏《计算机测量与控制》,2019年第27卷第8期
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差分进化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,但传统的差分进化算法存在停滞现象,容易使算法收敛停止。虽然之后出现了各种版本的自适应差分进化算法,但没有考虑到当代个体的适应值是否向着最优个体的适应值逼近,因此本文提出了一种新型的自适应差分进化算法FMDE。考虑到粒子群算法和差分进化算法类似,为了充分发挥两种算法的特点,提出了自适应差分进化和粒子群的混合算法PSO_FMDE；最后采用测试数据集对性能进行分析。实验结果表明,该算法根据进化过程中的搜索进度自适应地确定变异率,使算法易于跳出局部最优解,以提高全局搜索能力。PSO_FMDE算法较单一算法而言,性能更优,更易于靠近全局最优解。
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2.
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梯度策略自适应差分进化算法
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杨俊 魏静萱《电子科技》,2016年第29卷第1期
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差分进化算法是一种有效求解全局优化问题的方法,为进一步提高求解精度,加快求解过程,文中提出一种梯度策略自适应差分进化算法。该算法是在差分进化算法中加入梯度下降法,使其不仅有较好的全局搜索能力,且具有传统优化方法的快速局部搜索能力,因此具有较高搜索精度和较快的搜索过程。通过对CEC2005测试集中的1～14号测试函数进行仿真实验,并与SaDE,NSDE以及CMAES等算法实验结果进行了对比,结果表明了该算法的有效性。
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3.
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基于logistic 模型的自适应差分进化算法
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陈华 范宜仁 邓少贵《控制与决策》,2011年第26卷第7期
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提出一种基于logistic模型的自适应差分进化算法.该算法在运行过程中可自动调节缩放因子和交叉概率因子的大小,能在算法初期保持种群多样性,提高全局最优值的搜索能力,而在算法后期,随着局部最优值搜索能力的提高算法渐趋稳定.对几种典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明所提出的算法收敛速度快、计算精度高.
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4.
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一种自适应交替的粒子群差分进化优化算法
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翟金涛 高兴宝《纺织高校基础科学学报》,2012年第25卷第3期
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为了克服粒子群算法易陷入早熟收敛的缺点及提高差分进化算法的搜索能力,提出了一种自适应交替的粒子群差分进化算法.该算法采用自适应的概率交替使用PSO和DE,通过对6个基准函数的测试,说明本文提出的算法是一种收敛速度快、求解精度高的全局优化算法.
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5.
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基于多种群改进差分进化算法的环境／经济电力调度优化
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钱寒晗 何川 麦立《安徽电气工程职业技术学院学报》,2015年第Z1期
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应用多种群改进差分进化算法求解环境／经济电力调度（ Environmental／Economic Dis-patch， EED）这一多目标优化问题。将多种群策略引入差分进化算法，有助于保持群体多样性，有效避免经典差分进化算法的早熟收敛问题。采用自适应变异因子及交叉因子，使算法在搜索初期保持全局搜索能力，在搜索后期增强局部搜索能力，加快收敛速度。将该算法应用到IEEE 30节点－6机组系统的环境／经济调度优化，仿真计算结果以及与其他算法的对比分析验证了该算法的有效性。
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6.
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基于自适应差分进化算法的MT信号激电信息提取
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《石油地球物理勘探》,2016年第3期
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从MT信号中提取激电信息的研究有助于提高大深度探测技术的勘探精度、深度和范围。针对MT信号激电信息提取中存在的非线性和非凸特征,通过改进混沌自适应差分进化算法中进化参数的自适应策略,提出了一种基于非均匀统计分布的自适应差分进化两阶段最小构造反演方法。一方面该方法利用柯西分布和高斯分布的统计特性自适应获取进化参数F和CR,提高算法的全局搜索能力,通过记忆以往迭代过程中的优秀进化参数提高算法后期的稳定性;另一方面该方法通过引入第二阶段的反演过程强化极化率对观测数据的影响;通过将正则化参数引入差分进化算法的适应度函数解决反演的多解性问题。对含激电效应的MT一维模型的反演结果表明,本文算法能够较好地重构地电结构和提取激电信息并在加噪环境下具有较强的鲁棒性。与其他非线性算法(混沌自适应差分进化算法,标准差分进化算法和粒子群优化算法)的反演结果对比表明,本文算法具有更为优越的全局搜索能力和较高的反演精度,适于微弱激电信息的提取。
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7.
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利用混沌差分进化算法预测RNA二级结构 被引次数：1
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胡桂武 彭宏《计算机科学》,2007年第34卷第9期
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RNA二级结构预测在生物信息学中具有重要意义。本文针对RNA二级结构预测，提出了一种混沌差分进化算法。算法对种群进行混沌初始化，利用混沌扰动产生新的个体，缩小搜索空间；根据个体的适应值和种群密度自适应地对个体进行混沌更新，改善了种群的多样性。该算法充分利用了差分进化算法速度快以及混沌的遍历性、随机性和规律性等特点，有效克服了早熟现象，提高了算法的全局搜索能力。实验证明了算法的有效性。
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8.
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双向随机多策略变异的自适应差分进化算法
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《计算机集成制造系统》,2014年第8期
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针对差分进化算法中局部搜索和全局搜索之间的均衡难题,设计了一个基于符号函数的多策略变异算子,进而提出一种改进的自适应差分进化算法。新算法为提高跳出局部最优和搜索到全局最优解的可能性,用正负随机数代替了原有的变异率F,实现了两个方向上的随机搜索。同时为进一步简化参数选择过程,提高算法的寻优性能和通用性,新算法还设计了交叉率CR的两区间选择策略,在进化过程中通过学习以往的成功经验,实现自适应调整。对比实验结果表明,该算法具有更快的精确寻优和跳出局部最优的能力。
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9.
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自适应二次变异差分进化算法 被引次数：32
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吴亮红 王耀南 袁小芳 周少武《控制与决策》,2006年第21卷第8期
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提出一种基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法．该算法在运行过程中根据群体适应度方差的大小，增加一种新的变异算子对最优个体和部分其他个体同时进行变异操作，以提高种群多样性，增强差分进化算法跳出局部最优解的能力．对几种典型Benchmarks函数进行了测试，实验结果表明，该方法能有效避免早熟收敛，显著提高算法的全局搜索能力。
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10.
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多策略协方差矩阵学习差分进化算法
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邹杰 李俊《计算机工程与应用》,2021年第57卷第7期
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针对差分进化算法(DE)存在的早熟收敛和搜索停滞的问题,提出了多策略协方差矩阵学习的差分进化算法.通过协方差矩阵建立特征坐标系,通过在特征坐标系中执行变异和交叉操作,来充分利用当前种群的分布信息以及各变量之间的关系,保证种群能朝着全局最优解的方向进化;根据历史进化信息来选择变异策略的方式使得个体能选择当前最合适的变异策略,提高找到最优解的概率;交叉概率的自适应也一定程度上平衡算法的全局探索能力和局部探索能力.对算法的收敛性进行了证明,同时将算法在CEC2017测试集上进行了仿真实验,并将实验结果跟其他优秀的差分进化算法进行了对比,对比结果表明了该算法的有效性.
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11.
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自适应混沌差分进化算法在梯级水库优化调度中的应用
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李新杰 王宝莹 谢慰 王远见《水利水电技术》,2016年第47卷第9期
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介绍了一种基于自适应混沌映射的差分进化算法,该算法采用混沌映射的方式产生初始种群,并综合考虑算法迭代进度和个体进化程度两个因素,对缩放因子进行动态调整以促进算法全局搜索和局部寻优的平衡。同时,在算法进化的不同阶段采取不同尺度的扰动策略,进一步提高算法的再搜索能力。将该算法应用于某梯级水库发电调度的研究中,通过实例计算,并与基本差分进化算法、模拟退火算法相比,得到了更优的全局最优解,验证了该算法的可靠性和实用性。
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12.
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基于差分进化算法的罩式炉优化调度与应用
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林永俐 赵珺 王伟 张晓平 刘颖《控制工程》,2010年第Z1期
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提出基于启发式的仿真技术对罩式炉退火车间的生产过程进行了模拟,针对优化调度目标提出一种改进的差分进化算法对装炉计划进行组合优化,算法采用交叉率自适应变化,在进化的不同阶段分别提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力。通过现场实际生产数据验证了所提出方法的有效性,提高了冷轧薄板退火生产工序的生产效率。
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13.
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基于t分布变异的自适应差分进化算法
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刘兴阳 毛力《计算机工程与应用》,2012年第48卷第2期
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为了更好地提高差分进化算法的全局探索和局部开发能力，提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中，引入t分布变异算子将高斯变异和柯西变异的优点结合起来，根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率。通过四个典型的Benchmarks函数的测试结果表明算法具有良好的性能。
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14.
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改进差分进化算法求解混合流水车间调度问题
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《中国机械工程》,2021年第6期
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对于求解混合流水车间调度问题,标准差分进化算法存在易陷入局部极值的缺点,为此,以最小化最大完工时间为目标函数建立了仿真优化模型,并提出了一种改进差分进化算法进行求解。将所提算法结合反向学习策略生成初始种群,在差分进化中进一步引入自适应差分因子,并在个体选择机制中引入模拟退火算法的Metropolis准则,有效提高了该算法的全局搜索能力。最后基于不同规模算例对所提算法和经典算法进行了仿真实验结果对比,验证了所提改进差分进化算法的有效性和优越性。
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15.
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自适应差分进化算法在燃气轮机转速控制中的应用
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《热能动力工程》,2018年第10期
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为改善燃气轮机转速控制系统的调节品质,提出一种自适应差分进化算法,通过其控制参数的自适应调整,提高差分进化算法的快速收敛和全局寻优能力。应用该算法重新设计燃气轮机转速控制回路,其比例积分微分控制器(PID)参数通过自适应差分进化算法进行优化。仿真试验表明:经过自适应差分算法优化PID参数的转速控制系统,无论在正常升速过程还是甩负荷等突变工况,转速控制的动态特性和静态特性均明显优于标准差分进化算法优化PID参数的控制系统。
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16.
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一种新的自适应布谷鸟搜索算法
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钱伟懿 候慧超 姜守勇《计算机科学》,2014年第41卷第7期
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为提高布谷鸟搜索(cuckoo search)算法(CS)的局部与全局搜索能力和收敛速度,提出了一种新的自适应布谷鸟算法。在该算法中,提出一种自适应参数控制策略来动态地调整CS中的步长因子,以增强CS的搜索性能。另外,把类似差分进化算法变异策略引入到CS中,以进一步提高CS的种群多样性。仿真实验表明,改进的CS算法的优化性能得到了明显改善。
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17.
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双群体伪并行差分进化算法研究及应用 被引次数：15
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吴亮红 王耀南 周少武 袁小芳《控制理论与应用》,2007年第24卷第3期
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为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率,本文提出了一种双群体伪并行差分进化算法.该算法结合差分进化算法DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快,和DE/rand/1/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好的特点,采用串行算法结构实现并行差分进化算法独立进化、信息交换的思想.为使初始化个体均匀分布在搜索空间,提高算法收敛到全局最优解的鲁棒性,提出了一种基于平均熵的初始化策略.典型Benchmarks函数测试和非线性系统模型参数估计结果表明,该方法能显著提高算法的收敛速率和全局搜索能力.
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18.
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改进变异算子的差分进化算法并行性分析
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孙康 潘广贞《中北大学学报(自然科学版)》,2014年第6期
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针对并行差分进化算法的全局搜索能力和寻优的稳定性弱的现状,基于DE/best/1变异算子提出了一种改进的差分进化算法变异算子.该算子前期采用DE/best/1变异方法,当进化代数超过设定的进化代数值时,采用改进的变异算子.通过拓宽变异算子的搜索域来提高种群的多样性,提高了差分进化算法的寻优能力.对改进变异算子的并行差分进化算法进行了函数测试,实验结果表明:相比普通的变异算子,在相同种群规模的前提下,改进的差分变异算子拓宽了遗传算法的搜索域,提高了算法的全局搜索能力;在不同的种群规模下,改进的变异算子增强了算法的寻优稳定性.
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19.
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一种采用克隆选择的免疫差分进化算法
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胡超杰 章 兢《计算机应用研究》,2013年第30卷第6期
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为了解决基本差分进化算法易出现早熟收敛的问题, 提出了一种融合人工免疫系统和差分进化的混合算法。该算法在差分进化过程中引入了克隆选择操作和受体编辑机制, 以增强算法的局部搜索能力和种群多样性。通过对五个标准函数的仿真实验表明, 该算法不仅可有效避免早熟收敛, 而且全局优化能力和收敛速度有显著提高。
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20.
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具有参数自适应机制的改进离散差分进化算法
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王丛佼 王锡淮 肖建梅《计算机科学》,2014年第41卷第1期
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在研究和分析离散差分进化算法的基础上,提出了一种具有参数自适应机制的改进离散差分进化算法(PADDE)。该算法首先对连续域进化过程中的参数进行自适应调整,以平衡全局搜索与局部搜索,协调种群多样性和收敛速度间的矛盾,其次根据对应离散域上成功进化的个体的离散编码反馈信息引导算法协同进化。通过对背包问题进行的实验表明,该算法具有良好的收敛效率和稳定性。
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