| 一种具有混合编码的二进制差分演化算法 |
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| 引用本文： | 贺毅朝,王熙照,寇应展.一种具有混合编码的二进制差分演化算法[J].计算机研究与发展,2007,44(9):1476-1484. |
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| 作者姓名： | 贺毅朝 王熙照 寇应展 |
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| 作者单位： | 石家庄经济学院信息工程学院 石家庄0500(贺毅朝)，河北大学数学与计算机学院 保定071002(王熙照)，军械工程学院计算机工程系 石家庄050003(寇应展) |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 差分演化 个体混合编码 辅助搜索空间 3-SAT问题 背包问题 混合编码 二进制 差分 演化算法 Encoding Hybrid Evolution Algorithm Differential 遗传算法 粒子群优化算法 性能 稳定性 全局收敛性 计算表 数值 背包问题 大规模 随机生成 完全收敛 理论证明 |
| 修稿时间： | 2006-06-26 |
A Binary Differential Evolution Algorithm with Hybrid Encoding |
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| He Yichao,Wang Xizhao,Kou Yingzhan.A Binary Differential Evolution Algorithm with Hybrid Encoding[J].Journal of Computer Research and Development,2007,44(9):1476-1484. |
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| Authors: | He Yichao Wang Xizhao Kou Yingzhan |
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| Affiliation: | 1. School of Information Engineering, Shijiazhuang University of Economics, Shijiazhuang 050031 ;2.College of Mathematics and Computer Science, Hebei University, Baoding 071002; 3 Department of Computer Engineering, College of Ordnance Engineering, Shijiazhuang 050003 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | differential evolution individual hybrid encoding adjuvant search space 3-SAT problem knapsack problem |
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