基于自适应变异算子的差分进化算法

针对差分演化算法易于早熟、收敛速度慢和收敛精度低等问题,提出一种基于自适应变异算子的差分进化算法。给出个体向量粒子及维度层定义,并提出了基于维度层加权的异维维度选择策略,首次将加权异维学习策略引入差分演化算法中,有效地提高了种群的多样性;根据种群聚集度的思想,提出一种基于种群聚集度自适应的变异算子,该算子能依据种群个体当前的种群聚集度自适应地调整DE/best/1变异算子和加权异维学习变异算子的变异权重,加快算法收敛速度、提高其收敛精度。通过在20个典型的测试函数上进行测试,与7种具有代表性的算法相比,结果表明提出的算法在求解精度和收敛速度上具有很大优势,并显示出了非常好的鲁棒性。     

基于异维变异的差分混合粒子群算法

针对粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和差分进化(Differential Evolution,DE)算法存在容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的局限性,提出了一种基于异维变异的差分混合粒子群(UDEPSO)算法。首先,为了提高群体多样性,使用熵度量初始化粒子;其次,在粒子迭代的过程中,根据粒子的分布特点,引入异维变异学习策略和维度因子以引导粒子及时跳出局部极值达到最优解;最后,将所提算法在10个典型的测试函数上进行了仿真,其在9个测试函数的收敛精度和标准差上取得了显著的效果,远优于PSO算法、DEPSO算法以及CDEPSO算法。实验结果表明,UDEPSO算法在优化收敛精度和效率上具有较强的优势。