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差分进化算法综述
被引量：
132
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作者
丁青锋
尹晓宇
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期431-442,共12页
差分进化算法由于算法结构简单易于执行,并且具有优化效率高、参数设置简单、鲁棒性好等优点,因此差分进化算法吸引了越来越多研究者的关注。本文概述了差分进化算法的基本概念以及存在的问题,综述了差分进化算法的控制参数、差分策略...
差分进化算法由于算法结构简单易于执行,并且具有优化效率高、参数设置简单、鲁棒性好等优点,因此差分进化算法吸引了越来越多研究者的关注。本文概述了差分进化算法的基本概念以及存在的问题,综述了差分进化算法的控制参数、差分策略、种群结构以及与其他最优化算法混合等4个方面改进策略并讨论它们各自的优缺点,为差分进化算法下一步的改进提出了参考方向。
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关键词
差分进化
启发式并行搜索
差分策略
控制参数
种群结构
混合优化
收敛速度
优化效率
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职称材料
题名
差分进化算法综述
被引量：
132
1
作者
丁青锋
尹晓宇
机构
华东交通大学电气与自动化工程学院
上海大学特种光纤与光接入重点实验室
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期431-442,共12页
基金
国家自然科学基金项目(61501186)
江西省普通本科高校中青年教师发展计划访问学者专项资金项目
+1 种基金
江西省自然科学基金项目(20171BAB202001)
江西省教育厅科学基金项目(GJJ150491)
文摘
差分进化算法由于算法结构简单易于执行,并且具有优化效率高、参数设置简单、鲁棒性好等优点,因此差分进化算法吸引了越来越多研究者的关注。本文概述了差分进化算法的基本概念以及存在的问题,综述了差分进化算法的控制参数、差分策略、种群结构以及与其他最优化算法混合等4个方面改进策略并讨论它们各自的优缺点,为差分进化算法下一步的改进提出了参考方向。
关键词
差分进化
启发式并行搜索
差分策略
控制参数
种群结构
混合优化
收敛速度
优化效率
Keywords
differential evolution algorithm
heuristic parallel search
differential strategies
control parameter
population structure
mixed optimization
convergence rate
optimization efficiency
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
差分进化算法综述
丁青锋
尹晓宇
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017
132
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