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解决动态多中心问题的自学习差异进化算法
被引量：
2
1
作者
刘星宝
殷建平
+1 位作者
胡春华
陈荣元
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期166-175,共10页
为解决动态环境下的多中心优化问题,提出自学习差异进化算法。通过评估特定个体检测到环境变化,自学习算子将群体引至新的环境,并保持群体的拓扑结构不变,以继续当前的进化趋势。采用邻域搜索机制加快算法的收敛速度,引入随机个体迁入...
为解决动态环境下的多中心优化问题,提出自学习差异进化算法。通过评估特定个体检测到环境变化,自学习算子将群体引至新的环境,并保持群体的拓扑结构不变,以继续当前的进化趋势。采用邻域搜索机制加快算法的收敛速度,引入随机个体迁入机制增加群体多样性。实验以周期动态函数为测试对象,比较自学习差异进化算法与部分智能优化算法的性能,结果表明,新算法有更快的收敛速度和更好的环境适应能力。
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关键词
进化计算
动态
优化
自学习机制
多中心动态优化问题
差异进化
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职称材料
题名
解决动态多中心问题的自学习差异进化算法
被引量：
2
1
作者
刘星宝
殷建平
胡春华
陈荣元
机构
湖南商学院计算机与信息工程学院
国防科学技术大学计算机学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期166-175,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61273232
41101425)
教育部新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(NECT-2013-0785)~~
文摘
为解决动态环境下的多中心优化问题,提出自学习差异进化算法。通过评估特定个体检测到环境变化,自学习算子将群体引至新的环境,并保持群体的拓扑结构不变,以继续当前的进化趋势。采用邻域搜索机制加快算法的收敛速度,引入随机个体迁入机制增加群体多样性。实验以周期动态函数为测试对象,比较自学习差异进化算法与部分智能优化算法的性能,结果表明,新算法有更快的收敛速度和更好的环境适应能力。
关键词
进化计算
动态
优化
自学习机制
多中心动态优化问题
差异进化
Keywords
evolutionary computation
dynamic optimization
self-learning mechanism
multi-center dynamic optimization problems
differential evolution
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
解决动态多中心问题的自学习差异进化算法
刘星宝
殷建平
胡春华
陈荣元
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
2
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