【摘 要】
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针对传统微分进化算法易发生早熟收敛问题,提出基于共享学习策略的微分进化算法(SLDE),引入共享个体和共享学习因子。共享个体覆盖整个种群,较优个体可引导算法朝希望方向进
【机 构】
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四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,四川大学计算机学院
【基金项目】
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国家重大科学仪器设备开发专项资助(2013YQ49087905),国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U1833115).
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针对传统微分进化算法易发生早熟收敛问题,提出基于共享学习策略的微分进化算法(SLDE),引入共享个体和共享学习因子。共享个体覆盖整个种群,较优个体可引导算法朝希望方向进化,较差个体则能维持种群的多样性,向共享个体学习可避免丢失个体信息,实现整个种群间的信息交换,有助于算法跳出局部最优解,提高算法的局部开采和全局勘探能力。同时,算法充分利用个体的进化信息,根据个体适应值到最优适应值的距离自适应地调整共享学习因子,以弥补随机个体对进化带来的随机性和盲目性,增强算法的搜索能力。采用22个不同特性的Benchma
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