| 基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法 |
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| 引用本文： | 池元成,方杰,蔡国飙.基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法[J].计算机工程与设计,2009,30(12). |
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| 作者姓名： | 池元成 方杰 蔡国飙 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学,宇航学院,北京,100191 |
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| 摘 要： | 为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点,并克服自身存在的问题,提出了一种混合优化算法(简称DPA).该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体,然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索.在整个算法过程中,群体寻优范围先扩散再收缩,反复迭代渐进收敛.通过3个标准算例的测试表明,新的混合优化算法与差分进化和粒子群优化算法相比,具有收敛速度快、搜索能力强、鲁棒性好的特点.
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| 关 键 词： | 差分进化 粒子群优化算法 混合算法 优化 基准测试函数 |
Hybrid optimization algorithm based on differential evolution and particle swarm optimization |
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| CHI Yuan-cheng,FANG Jie,CAI Guo-biao.Hybrid optimization algorithm based on differential evolution and particle swarm optimization[J].Computer Engineering and Design,2009,30(12). |
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| Authors: | CHI Yuan-cheng FANG Jie CAI Guo-biao |
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