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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
差分演化的收敛性分析与算法改进   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了分析差分演化(differential evolution,简称DE)的收敛性并改善其算法性能,首先将差分算子 (differential operator,简称DO)定义为解空间到解空间的笛卡尔积的一种随机映射,利用随机泛函理论中的随机压缩 映射原理证明了DE 的渐近收敛性;然后,在“拟物拟人算法”的启发下,通过对DE 各进化模式的共性特征与性能差 异的分析,提出了一种具有多进化模式协作的差分演化算法(differential evolution with multi-strategy cooperatingevolution,简称MEDE),分析了它所具有的隐含特性,并在多模式差分算子(multi-strategy differential operator,简称 MDO)定义的基础上证明了它的渐进收敛性.对5 个经典测试函数的仿真计算结果表明,与原始的DE,DEfirDE 和 DEfirSPX 等算法相比,MEDE 算法在求解质量、适应性和鲁棒性方面均具有较明显的优势,非常适于求解复杂高维 函数的数值最优化问题.  相似文献   

2.
一种具有混合编码的二进制差分演化算法   总被引:11,自引:0,他引:11  
差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的. HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法.  相似文献   

3.
设计了基于标准差分进化算法(differential evolution,DE)与遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合差分进化算法(hybrid DE,HDE),同时用典型的测试函数对HDE进行性能测试。针对旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的求解难题,给出了采用位置—次序转换策略和HDE的有效求解方法,并测试了Oliver 30个城市的TSP。仿真结果表明,与DE和GA相比,HDE的优势在收敛率、平均最优解以及耗时上都很明显,证明了HDE在解决TSP问题上的有效性和稳定性。  相似文献   

4.
差分演化算法(differential evolution,DE)是一种模拟生物演化过程的随机搜索方法,具有收敛速度快,鲁棒性好等优点。目前DE有多种交叉和变异策略,它们在求解各类优化问题时表现出各自不同的性能。介绍了10种差分演化算法的更新策略,并利用标准测试函数集对它们进行了全面与系统的实验比较。通过分析采用这些策略的DE算法在不同解空间及进化各阶段的收敛曲线特点,对比总结了不同版本的DE算法在各类环境下的搜索性能。该研究一方面能够为DE算法的实际应用提供技术指导,帮助学者选择合适的DE更新策略以更好地解决工程问题;另一方面能够为新型DE更新策略的开发和自适应DE算法的设计提供理论基础。  相似文献   

5.
具有单连续变量的背包问题(knapsack problem with a single continuous variable,KPC)是标准0-1背包问题的自然推广,在KPC中背包容量不是固定的,因此其求解难度变大。针对现有差分进化(differential evolution,DE)算法在高维KPC实例上求解精度不够高的不足,提出基于拉马克进化的DE(Lamarckian evolution-based DE,LEDE)算法,将贪心修复优化算子产生的改进遗传给后代,以加快DE算法的收敛速度,提高DE算法在高维KPC实例上的求解精度。同时,在贪心修复优化算子中引入基于价值的贪心优化策略,用于优化使用基于价值密度的贪心修复策略生成的可行解,以帮助算法跳出局部最优。在40个KPC实例上对LEDE算法进行了实验分析,结果表明拉马克进化和基于价值的贪心优化策略能够提高LEDE算法的求精能力,LEDE算法在获得最优解和平均解方面均优于其他智能优化算法。  相似文献   

6.
针对差分进化 (Differential evolution, DE)算法搜索效率较低和容易陷入局部最优的缺点,设计了基于SA的混合差分进化算法(SA-based Hybrid DE, SAHDE),以提高DE算法的全局寻优能力。该算法采用自适应变异算子和交叉算子,并结合模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法的Metropolis 准则。首先通过标准测试函数对改进的SAHDE进行性能测试,证明了该算法比DE、自适应混合DE (Adaptive Hybrid DE, AHDE)和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)更有效。进而将该算法运用到联合补货-配送集成优化(典型NP-hard)问题的求解中,通过大规模的算例分析,证实SAHDE在解决联合补货-配送优化问题比DE、AHDE和GA更有效。  相似文献   

7.
洪榛  张贵军  俞立 《控制理论与应用》2011,28(11):1613-1620
针对差分进化算法在求解多模优化问题解可靠性较低的问题,在N阶近邻理论分析及参数整定的基础上,提出一种基于N阶近邻分析的自适应差分进化算法(N--NNADE).N--NNADE算法在缺少先验知识的情况下,通过分析群体个体间的N阶最短近邻计算种群的全局分布,并利用阶跃信息自适应统计获得种群数量;同时采用K--means算法划分种群,进一步引入不同种群间的交叉变异思想以及父子代同种群则替换最差个体的选择策略实现种群间的协同进化.通过获取更多的全局最优解和部分高质量的局优解来提高算法的可靠性.20个优化问题的数值研究结果表明N--NNADE算法具有比DE(differential evolution),DERL(differential evolution algorithm withrandom localizations),ADE(adaptive differential evolution)算法更适合求解复杂的高维多模优化问题.  相似文献   

8.
郑建国  王翔  刘荣辉 《软件学报》2012,23(9):2374-2387
差分进化(differential evolution,简称DE)算法解决约束优化问题(constrained optimization problems,简称COPs)时通常采用可行解优先的比较规则,但是该方法不能利用种群中不可行解的信息.设计了可以利用不可行解信息的ε-DE算法.该算法通过构造一种比较准则,使得进化过程可以充分利用种群中优秀不可行解的信息.该准则通过引入种群约束允许放松程度的概念,在进化初始阶段使可行域边界上且拥有较优目标函数的不可行解进入种群;随着进化代数增加,种群约束允许放松程度不断减小,使得种群中不可行解数量减少,直到种群约束允许放松程度为0,种群完全由可行解组成.此外,还选择了一种改进的DE算法作为搜索算法,使得进化过程具有较快的收敛性.13个标准Benchmark函数实验仿真的结果表明:ε-DE算法是目前利用DE算法解决COPs问题中效果最好的.  相似文献   

9.
广义逆向学习方法的自适应差分算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对差分算法(differential evolution,DE)在解决高维优化问题时参数设置复杂、选择变异策略困难的现象,提出了广义逆向学习方法的自适应差分进化算法(self-adaptive DE algorithm via generalized opposition-based learning,SDE-GOBL)。利用广义的逆向学习方法(generalized opposition-based learning,GOBL)来进行多策略自适应差分算法(Self-adaptive DE,Sa DE)的初始化策略调整,求出各个候选解的相应逆向点,并在候选解和其逆向点中选择所需要的最优初始种群,然后再进行自适应变异、杂交、选择操作,最后通过CEC2005国际竞赛所提供的9个标准测试函数对SDE-GOBL算法进行验证,结果证明该算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度。  相似文献   

10.
赵洋  贺毅朝  李晰 《计算机应用》2012,32(10):2911-2915
在分析差分演化(DE)进化方式基础上,首先利用自加速性改进差异算子与选择算子,然后结合变邻域搜索改善算法的局部搜索能力,提出了一种具有自加速特性与变邻域搜索能力的差分演化算法(SAVNDE);基于DE的三种进化模式,利用5个Benchmark测试函数进行对比计算,实验结果表明:SAVNDE在保持了DE原有特性基础上,以较快的速度获得更好的结果。  相似文献   

11.
为了提高差分进化算法的寻优速度、克服启发式算法常见的早熟收敛问题, 提出一种基于帐篷映射(Tent)的自适应混沌嵌入式差分进化算法(CLSDE). 算法采用 Tent 映射生成的混沌序列来取代基本DE算法选择操作中的随机数, 充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性. 通过与混沌PSO算法与普通的DE算法比较, 测试函数仿真结果表明, 该算法具有良好的全局搜索能力, 寻优精度较高, 收敛速度快, 鲁棒性好.  相似文献   

12.
B-Spline Neural Network (BSNN), a type of basis function neural network, is trained by gradient-based methods which may fall into local minima during the learning procedure. To overcome the limitations encountered by gradient-based optimization methods, we propose differential evolution (DE) – an evolutionary computation methodology – which can provide a stochastic search to adjust the control points of a BSNN. In this paper, we propose six DE approaches using chaotic sequences based on logistic mapping to train a BSNN. Chaos describes the complex behavior of a nonlinear deterministic system. The application of chaotic sequences instead of random sequences in DE is a powerful strategy to diversify the DE population and improve the DE's performance in preventing premature convergence to local minima. The numerical results presented here indicate that chaotic DE was effective for building a good BSNN model for the nonlinear identification of an experimental nonlinear yo–yo motion control system.  相似文献   

13.
传统差分进化(DE)算法在迭代过程中不能充分平衡全局勘探与局部开发,存在易陷入局部最优、求解精度低、收敛速度慢等缺点。为提升算法性能,提出一种基于随机邻域变异和趋优反向学习的差分进化(RNODE)算法并对其进行复杂度分析。首先,为种群中每个个体生成随机邻域,用全局最佳个体引导邻域最佳个体生成复合基向量,结合控制参数自适应更新机制构成随机邻域变异策略,使算法在引导种群向最优方向趋近的同时保持一定的勘探能力;其次,为了进一步帮助算法跳出局部最优,对种群中较差个体执行趋优反向学习操作,扩大搜索区域;最后,将RNODE与九种算法进行对比以验证RNODE的有效性和先进性。在23个Benchmark函数和两个实际工程优化问题上的实验结果表明,RNODE算法收敛精度更高、速度更快、稳定性更优。  相似文献   

14.
刘建  黄文奇 《信息与控制》2006,35(1):103-107
提出了一种改进的微分进化算法(DE)求解二维带平衡约束的圆形packing问题.首先,构造出等价的物理模型,定义系统的能量函数,再对能量函数进行全局优化,从而间接得到问题的近似解.其中引入的参数动态调整策略在计算初期维持个体的多样性,后期加快算法的收敛速度,提高了DE算法的性能.最后,对两个算例进行了数值计算,实验结果证明了算法的有效性.此算法思路可推广应用于求解其它类型布局问题.  相似文献   

15.
求解RCPSP问题的带分布估计的差异演化算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
提出一种带分布估计的差异演化算法(DEED)用于求解资源受限项目调度问题(RCPSP)。该算法基于差异演化(DE)算法,利用分布估计算法(EDA)能够获得问题解空间的全局信息以及变量间的相互联系,以指导算法搜索过程,并对最优解的分布进行预测。DEED算法充分利用DE收敛速度快和EDA全局搜索优点。经标准问题库(PSPLIB)的单模式问题集验证,并与当前流行的算法进行比较,表明了DEED算法的有效性。  相似文献   

16.
分阶段二次变异的多目标混沌差分进化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种结合分阶段二次变异和混沌理论的改进差分进化(DE)算法,以解决多目标约束优化问题.其核心思想是,在DE进化前期采用基于非支配解的随机二次变异来提高算法的全局寻优能力,进化后期采用基于非支配解的混沌二次变异来提高DE的局部寻优能力.通过对典型测试问题的仿真实验验证了所提出的算法能在全局搜索性能与局部搜索性能之间维持较好平衡,而且保持了DE算法的简洁性能,其收敛性、分布度和均衡性均优于标准DE.  相似文献   

17.
针对微分进化(DE: differential evolution)算法在进化后期收敛速度慢,收敛精度低,易陷入局部最优解等缺点。本文通过改进DE的变异方程,并引入一种新的控制参数自适应策略,提出了一种改进自适应微分进化(IADE: improved adaptive differential evolution)算法。进化过程中IADE将根据个体适应值与父代平均适应值之间的关系动态地调整控制参数。同时,采用10个常用于优化算法比较的标准函数对IADE和其它改进DE算法进行对比试验,实验结果表明IADE算法不仅能够显著地提高收敛速度和收敛精度,而且具有非常好的鲁棒性,从而使得该算法能够满足过程优化的实时性、准确性以及稳定性要求。  相似文献   

18.
变异策略对差分进化算法(DE)算法的成功与否起到至关重要的作用.然而,方向信息在DE变异策略的设计当中并没有被充分地挖掘,且对于如何平衡进化速度和种群多样性这两者之间的矛盾也没有得到很好的解决方案.研究了个体在进化选择操作前后产生的差量信息在变异操作上的导向作用,提出了一种新的基于进化方向的变异策略“DE/current-to-pbest/1/Gvector”.同时,为了测试我们这种新的方向信息能否提高算法的优化能力,我们在自适应差分进化算法(JADE)的基础上提出了一种新的算法DVDE.对CEC2005常用的12个测试函数做了仿真实验,实验结果证明DVDE的算法性能平均优于其他5个目前来说性能最好的DE算法(JADE,SaDE,CoDE,jDE,EPSDE),特别是对于单峰函数,效果更为明显.实验结果也说明进化方向的加入对于提高算法的收敛速度以及保护种群的多样性避免算法过早陷入局部最优起到了较好的作用.  相似文献   

19.
一种自适应差分演化算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
差分演化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,对于实值参数的优化具有很强的鲁棒性。为了提高差分演化算法的寻优速度、克服启发式算法常见的早熟收敛问题,提出了一种自适应的方法来调整控制参数。实验表明,算法的收敛速度和寻优能力得到很大的提高。  相似文献   

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