【摘 要】
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自适应差分进化算法通常不区分各维变量所用参数,且未考虑参数之间的关联性,为使参数的调整更好地促进算法性能,提出一种基于分布模型和关联模型的自适应差分进化算法。考虑
【机 构】
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开封大学软件学院,河南大学计算机与信息工程学院
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自适应差分进化算法通常不区分各维变量所用参数,且未考虑参数之间的关联性,为使参数的调整更好地促进算法性能,提出一种基于分布模型和关联模型的自适应差分进化算法。考虑各维变量之间的差异性,对个体的不同维采用不同的缩放因子,记录一定时期内对种群起促进作用的参数取值,利用主成分分析和分布估计方法建立缩放因子的分布模型;利用记录的缩放因子取值和核支持矢量机建立缩放因子与交叉率参数之间的非线性关联模型,预测交叉率取值。通过6组测试函数进行实验,实验结果表明,该算法比对比算法SaDE更具效力,在t检验指标上优于SaDE
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