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当前差分进化算法研究主要集中在常规种群上,对小种群差分进化(DE)算法的研究较少。小种群差分进化算法因种群规模小,存在多样性降低过快的问题。因此提出一种基于控制参数双峰分布的小种群差分进化算法(BiMDE)。该算法采用基于柯西双峰分布的参数调节机制处理变异缩放因子F和交叉概率因子CR,并对缩放因子F进行矢量化设定。将BiMDE算法在函数集CEC2014上进行测试,并与5种最新的小种群差分进化算法进行比较。结果表明,BiMDE算法在求解精度、收敛速度以及多样性保持上具有较大优势。