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差分演化的收敛性分析与算法改进
引用本文:贺毅朝,王熙照,刘坤起,王彦祺. 差分演化的收敛性分析与算法改进[J]. 软件学报, 2010, 21(5): 875-885. DOI: 10.3724/SP.J.1001.2010.03486
作者姓名:贺毅朝  王熙照  刘坤起  王彦祺
作者单位:1. 石家庄经济学院,信息工程学院,河北,石家庄,050031
2. 河北大学,数学与计算机学院,河北,保定,071002
3. 石家庄经济学院,信息工程学院,河北,石家庄,050031;中国地质大学,计算机学院,湖北,武汉,430074
基金项目:国家自然科学基金,河北省自然科学基金 
摘    要: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 cooperating evolution,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.

关 键 词:差分演化  渐近收敛性  压缩映射  随机算子  进化模式
收稿时间:2008-05-01
修稿时间:2008-10-07

Convergent Analysis and Algorithmic Improvement of Differential Evolution
HE Yi-Chao,WANG Xi-Zhao,LIU Kun-Qi and WANG Yan-Qi. Convergent Analysis and Algorithmic Improvement of Differential Evolution[J]. Journal of Software, 2010, 21(5): 875-885. DOI: 10.3724/SP.J.1001.2010.03486
Authors:HE Yi-Chao  WANG Xi-Zhao  LIU Kun-Qi  WANG Yan-Qi
Affiliation:HE Yi-Chao1+,WANG Xi-Zhao2,LIU Kun-Qi1,3,WANG Yan-Qi1 1(School of Information Engineering,Shijiazhuang University of Economics,Shijiazhuang 050031,China) 2(College of Mathematics , Computer Science,Hebei University,Baoding 071002,China) 3(School of Computer,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China)
Abstract:To analyze the convergence of differential evolution(DE) and enhance its capability and stability,this paper first defines a differential operator(DO) as a random mapping from the solution space to the Cartesian product of solution space,and proves the asymptotic convergence of DE based on the random contraction mapping theorem in random functional analysis theory.Then,inspired byquasi-physical personification algorithm,this paper proposes an improved differential evolution with multi-strategy cooperating e...
Keywords:differential evolution  asymptotic convergence  contraction mapping  random operator  evolution strategy  
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