【摘 要】
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针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题,借鉴多种变异优化策略,提出一种基于两阶段不同变异交叉策略的差分进化算法.引入反向混沌搜索的初始化方法,将初始种群分
【机 构】
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华中师范大学信息管理学院,中国科学院自动化研究所
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针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题,借鉴多种变异优化策略,提出一种基于两阶段不同变异交叉策略的差分进化算法.引入反向混沌搜索的初始化方法,将初始种群分为较好和较差2个子种群,两阶段依次对上一阶段改进的较好和较差2个子种群采用不同的差分进化策略,并定期将较好和较差2个子种群重新按适应值排列组合进入下一阶段,以提高种群的质量,同时克服单一差分策略的缺陷.函数仿真结果表明,与其他差分进化算法相比,该算法的收敛速度和寻优精度均得到明显改善.
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