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基于改进差分进化算法的水下恒定电流元定位方法随电极数量的变化
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作者 陈聪 吴旭 +2 位作者 孙嘉庆 王文龙 侯云甫 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第1期173-180,共8页
针对水下非合作军事目标的远程被动电场定位需求,提出利用非规则布放的测量电极获得水下电位数据,并采用边界变异自适应差分进化算法可以实现对半无限大海水中恒定电流元的准确定位。从半无限大海域中恒定电流元所产生的标量电位表达式... 针对水下非合作军事目标的远程被动电场定位需求,提出利用非规则布放的测量电极获得水下电位数据,并采用边界变异自适应差分进化算法可以实现对半无限大海水中恒定电流元的准确定位。从半无限大海域中恒定电流元所产生的标量电位表达式出发,通过建立目标函数,将电流元的定位问题转化为目标函数最小值优化问题;然后引入参数自适应策略和边界变异处理机制,以解决基本差分进化算法存在的易陷入局部最优解、收敛性差、抗噪能力弱等问题。仿真分析和实验室定位结果表明:所提出的边界变异自适应差分进化算法在解决水下恒定电流元定位问题时,具有不依赖初值、搜索范围大、抗噪性能好等优点,具有较强的实用性。 展开更多
关键词 电场定位 非线性方程组 差分进化 参数自适应 边界变异 恒定电流元
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融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法
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作者 张金鼎 张凯 +2 位作者 张黎明 刘丕养 陈旭 《油气地质与采收率》 北大核心 2025年第2期152-162,共11页
差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应... 差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法。首先,基于主成分分析方法对油藏模型的高维参数进行降维,将降维后的参数作为差分进化算法中调整的参数,以压缩变量的搜索空间,提升算法搜索效率;其次,结合自适应变异策略与差分进化算法,借助于算法搜索过程中的历史经验指导当前种群的更新,当种群个体停止收敛时,则切换差分进化算法的变异策略,改变种群的迭代更新方式,以此避免油藏参数停止优化调整的情况;此外,为使更新后模型参数与先验分布特征保持一致,应用分位数变换策略转换更新后参数的分布情况,将非高斯分布的数据变换为高斯分布,使更新后的模型更加符合实际地质参数的约束条件。提出算法在三维油藏模型上进行测试验证,结果表明:相比传统的差分进化算法框架,改进的差分进化算法不仅能够提升历史拟合求解的收敛效果,而且反演的油藏模型参数更加符合实际地质特征,在相同的计算条件下,可获得更优的历史拟合模型,数据拟合效果更显著。 展开更多
关键词 油藏数值模拟 自动历史拟合 差分进化算法 自适应方法 分位数变换
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基于多自适应算子的改进差分进化算法 被引量:1
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作者 徐王颖 于小兵 《信息技术》 2024年第2期22-30,38,共10页
差分进化(DE)算法是一种原理简单且性能优良的智能算法。因其涉及参数较少、计算结果精确性较高、鲁棒性较强,在实际应用中被广泛使用。但DE算法容易陷入局部最优解,且种群变异速度与结果依赖于变异和交叉参数设置。因此,文中提出一种... 差分进化(DE)算法是一种原理简单且性能优良的智能算法。因其涉及参数较少、计算结果精确性较高、鲁棒性较强,在实际应用中被广泛使用。但DE算法容易陷入局部最优解,且种群变异速度与结果依赖于变异和交叉参数设置。因此,文中提出一种自适应改进差分进化算法,通过控制初始化种群和自适应参数,有效提升了算法的寻优能力。将该算法在十一个测试函数上进行测试,并与四种具有代表性的算法(CLPSO、DE、jDE、SDE)进行比对,结果表明,该算法在问题求解准确度上具有优势,并显示出了较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 差分进化 参数控制 混沌初始化 自适应变异
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基于带差分扰动的改进PSO的PMSM参数辨识
4
作者 李安芳 吴钦木 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期25-30,共6页
为解决永磁同步电机(PMSM)参数辨识速度慢和精度低的问题,提出一种基于自适应惯性权重的随机样本均值学习策略与差分扰动相结合的粒子群参数辨识方法。该算法根据粒子的适应度值对总体进行升序排序,适应度排在当前粒子前面的粒子构成一... 为解决永磁同步电机(PMSM)参数辨识速度慢和精度低的问题,提出一种基于自适应惯性权重的随机样本均值学习策略与差分扰动相结合的粒子群参数辨识方法。该算法根据粒子的适应度值对总体进行升序排序,适应度排在当前粒子前面的粒子构成一个样本池,随机选择当前粒子样本池中k个粒子的平均行为进行学习,并采用基于Logistic函数的自适应惯性权重来提高算法的收敛性能。此外,为提高算法在早期搜索阶段的全局搜索能力,采用一种差分扰动策略并将其嵌入到粒子群优化(PSO)算法中。仿真结果表明,迭代次数在50次左右时参数辨识曲线出现收敛,并且定子电阻R_(s)、电感L_(q)和L_(d)、永磁体磁链ψ_f参数的辨识误差最高仅为1.58%,最低约为0.005 2%。所提策略能够准确识别电机参数,具有收敛速度快、精度高的特点。 展开更多
关键词 永磁同步电机 参数辨识 差分扰动 自适应惯性权重 改进PSO 样本均值学习策略 混合策略
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基于改进差分进化法的超密集可见光通信网络资源分配研究
5
作者 陈思佳 王庆泉 周丽 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期185-192,共8页
超密集可见光通信网络节点数量庞大,节点间的连接关系复杂,关键通信节点承载着大量的数据流和通信任务,可以为资源分配提供重要的参考依据,为此提出了基于改进差分进化法的超密集可见光通信网络资源分配方法。根据信道增益、信干噪比、... 超密集可见光通信网络节点数量庞大,节点间的连接关系复杂,关键通信节点承载着大量的数据流和通信任务,可以为资源分配提供重要的参考依据,为此提出了基于改进差分进化法的超密集可见光通信网络资源分配方法。根据信道增益、信干噪比、通信中断概率计算超密集可见光通信链路信息承载力,根据节点阻塞概率确定关键通信节点,根据链路信息承载力以及关键通信节点搭建资源分配模型,利用改进差分进化算法对该模型进行求解,根据最优方案实现超密集可见光通信网络资源分配。实验结果表明,所提方法能够有效地提高超密集可见光通信网络数据传输速率和吞吐量,实际应用效果好。 展开更多
关键词 改进差分进化算法 超密集 可见光通信网络 资源分配 关键通信节点
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基于改进差分进化算法的超临界水氧化动力学参数估计 被引量:34
6
作者 颜学峰 余娟 +1 位作者 钱锋 丁军委 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期94-97,124,共5页
为了准确地估计反应动力学参数,提出一种改进差分进化算法(MDE),能根据算法搜索进展情况而自适应地确定变异率,使算法在初期保持个体的多样性,避免早熟;在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏,增加搜索到全局最优值的... 为了准确地估计反应动力学参数,提出一种改进差分进化算法(MDE),能根据算法搜索进展情况而自适应地确定变异率,使算法在初期保持个体的多样性,避免早熟;在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏,增加搜索到全局最优值的概率。与传统的差分进化算法(DE)相比较,MDE算法的离线性能和在线性能都有较大的改进,搜索到全局最优解的概率获得较大提高,对算法参数的敏感性低。将MDE算法应用于2-氯苯酚在超临界水中氧化反应动力学参数的估算,获得模型的拟合相对误差绝对值之和比文献报道值降低了14.2%。 展开更多
关键词 差分进化算法 遗传算法 动力学参数 超临界水氧化反应
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改进变异策略的自适应差分进化算法及其应用 被引量:5
7
作者 汤小为 汤俊 +1 位作者 万爽 唐波 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1001-1007,共7页
针对标准差分进化(Differential Evolution,DE)算法存在控制参数难以选取以及变异策略缺乏稳健性的不足,提出一种基于改进变异策略的自适应DE算法。该方法用随机选取子种群的最优个体替代全种群最优个体进行变异操作;然后采用柯西分布... 针对标准差分进化(Differential Evolution,DE)算法存在控制参数难以选取以及变异策略缺乏稳健性的不足,提出一种基于改进变异策略的自适应DE算法。该方法用随机选取子种群的最优个体替代全种群最优个体进行变异操作;然后采用柯西分布和正态分布分别对收缩因子和交叉概率进行扰动,并在进化过程中利用胜出个体自适应地递推调整参数分布。对五个典型Benchmark函数的测试结果表明:该方法在全局搜索能力、收敛速度和精度以及可靠性上比标准DE算法都有了大幅度提高。将该方法用于分布式孔径雷达的方向图综合问题,通过较少的仿真次数即可稳定的获得更低的旁瓣电平。 展开更多
关键词 差分进化算法 变异策略 自适应参数 分布式孔径雷达 方向图综合 旁瓣电平
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基于改进反向差分进化算法的多股簧响应模型参数辨识 被引量:3
8
作者 丁传俊 张相炎 刘宁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期187-194,共8页
针对传统算法在辨识多股簧响应模型参数方面存在的不足,提出一种改进反向差分进化算法。改进的算法采用新的反向学习机制引导种群逼近全局最优解,并使用正弦混沌序列计算缩放因子以提高种群的多样性。这两种机制协同操作可以较好地平衡... 针对传统算法在辨识多股簧响应模型参数方面存在的不足,提出一种改进反向差分进化算法。改进的算法采用新的反向学习机制引导种群逼近全局最优解,并使用正弦混沌序列计算缩放因子以提高种群的多样性。这两种机制协同操作可以较好地平衡算法的全局勘探和局部开采能力。通过建立参数辨识的目标函数和进行多股簧的动态试验,然后使用改进算法优化目标函数得到辨识结果。计算结果表明,改进算法能够有效地辨识多股簧模型参数,参数的收敛速度和计算的成功率优于标准反向差分进化算法和其他算法;即使在噪声级别较高的情况下,改进反向差分进化算法也可以准确地求出多股簧的模型参数。 展开更多
关键词 多股簧 参数辨识 非线性迟滞模型 差分进化算法 反向学习 正弦混沌序列
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锂离子电池模型参数辨识的改进自适应FFRLS算法研究
9
作者 盛涛 李良光 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期24-27,共4页
为了提高锂离子电池模型参数辨识的准确性和鲁棒性。以递归最小二乘法(FFRLS)为基础,采用了一种经过改进的自适应FFRLS算法,通过分数阶阶乘设计实现了对模型参数的逐步辨识。这种算法的特点在于其自适应性,能够更好地适应电池系统的非... 为了提高锂离子电池模型参数辨识的准确性和鲁棒性。以递归最小二乘法(FFRLS)为基础,采用了一种经过改进的自适应FFRLS算法,通过分数阶阶乘设计实现了对模型参数的逐步辨识。这种算法的特点在于其自适应性,能够更好地适应电池系统的非线性和复杂性。通过在不同工况下对锂离子电池模型进行参数辨识和研究得到了大量的实验数据。结果显示,相较于传统方法,改进的自适应FFRLS算法在处理电池系统的复杂性和非线性特性方面取得了显著的改进。通过优化算法,为电池管理系统提供了更为精确的模型。这对于改善对电池性能的监控和控制具有重要意义,有助于提高电池的使用寿命和安全性。 展开更多
关键词 锂离子电池模型 参数辨识 改进自适应 FFRLS算法
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基于改进差分进化算法的步进式加热炉能耗预测方法
10
作者 仝翠芝 张惠 刘洪斌 《工业加热》 CAS 2024年第1期47-51,共5页
为了快速寻找到全局最优解,提高加热炉能耗的预测精度,提出基于改进差分进化算法的步进式加热炉能耗预测方法。首先,采用小波包原理对步进式加热炉的历史运行能耗数据展开去噪处理,提高能耗数据精度;其次,采用时间卷积网络建立步进式加... 为了快速寻找到全局最优解,提高加热炉能耗的预测精度,提出基于改进差分进化算法的步进式加热炉能耗预测方法。首先,采用小波包原理对步进式加热炉的历史运行能耗数据展开去噪处理,提高能耗数据精度;其次,采用时间卷积网络建立步进式加热炉能耗预测模型;最后,采用差分进化算法对预测模型进行求解,采用禁忌搜索算法对适应度值排名前10%的优良个体进行进一步的搜索,使差分进化算法的全局最优解寻求能力得到改进提升。实验结果表明,所提出预测方法去噪效果较高,预测结果与实际能耗结果基本一致,并且最长预测耗时不超过2 min。 展开更多
关键词 步进式加热炉 改进差分进化算法 能耗预测 小波包 禁忌搜索算法
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基于自适应多变异的差分进化算法与应用
11
作者 袁毅 董自健 《科学技术创新》 2024年第12期104-107,共4页
标准差分进化算法(DE)存在局部搜索能力弱、参数敏感性高等缺点,为了提升算法的性能,设计了一种基于自适应多变异的差分进化算法(AMVDE),该算法首先在种群初始化阶段使用反向学习策略提升个体的质量,然后通过多种变异策略和自适应控制... 标准差分进化算法(DE)存在局部搜索能力弱、参数敏感性高等缺点,为了提升算法的性能,设计了一种基于自适应多变异的差分进化算法(AMVDE),该算法首先在种群初始化阶段使用反向学习策略提升个体的质量,然后通过多种变异策略和自适应控制参数增加算法的探索性和鲁棒性。最后将AMVDE算法应用于解决生物信息学中超复杂度的蛋白质结构预测问题,验证了算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 差分进化算法 反向学习 参数自适应 蛋白质结构预测 粗粒度能量模型
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改进的自适应约束差分进化算法 被引量:6
12
作者 粟朝阳 封全喜 +1 位作者 韦彦婷 苑赛楠 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第9期30-37,共8页
为了更好地求解约束优化问题,提出了一种新的差分进化算法.首先该算法利用两个变异策略平衡局部搜索与全局搜索.其次用可行性规则选出新种群,并利用替换策略替换新种群中的较差个体.然后使用一种劣解变异机制,对最差个体进行变异以保持... 为了更好地求解约束优化问题,提出了一种新的差分进化算法.首先该算法利用两个变异策略平衡局部搜索与全局搜索.其次用可行性规则选出新种群,并利用替换策略替换新种群中的较差个体.然后使用一种劣解变异机制,对最差个体进行变异以保持种群多样性.最后引入自适应参数控制机制,增强算法的鲁棒性和适应性.为了验证该算法的有效性,算法测试了10个标准约束优化问题和10个工程约束优化问题,实验结果表明,该算法求解精度较高、具有较快的收敛速度和较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 差分进化算法 约束优化 参数自适应 可行性规则
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用改进的差分进化算法提取HEMT小信号模型的参数 被引量:1
13
作者 陈雪成 周爱民 高建军 《电子器件》 CAS 北大核心 2013年第3期363-366,共4页
高电子迁移率晶体管(HEMT)以其噪声低和频带宽等特点在微波毫米波领域得到了广泛的应用,本文在传统优化方法的基础上,对差分进化算法进行了改进,并基于该算法对HEMT小信号等效电路模型进行了模型参数提取。实验结果表明,2×20μm Ga... 高电子迁移率晶体管(HEMT)以其噪声低和频带宽等特点在微波毫米波领域得到了广泛的应用,本文在传统优化方法的基础上,对差分进化算法进行了改进,并基于该算法对HEMT小信号等效电路模型进行了模型参数提取。实验结果表明,2×20μm GaAs HEMT器件S参数模拟结果和测试结果在40 GHz频率范围内吻合很好,误差在2%以内。 展开更多
关键词 小信号等效电路 参数提取 差分进化算法
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基于自适应差分进化算法的堆石坝参数反演 被引量:2
14
作者 王媛媛 刘东海 《水电能源科学》 北大核心 2017年第6期62-66,共5页
基于参数自适应差分进化算法(ADE),提出了堆石坝本构模型参数的反演分析方法,可有效提高收敛速度和避免陷入局部最优;并采用具有强大非线性映射能力的BP神经网络模型来近似模拟计算堆石坝的应力应变,提高了反演过程的效率。最后,以某抽... 基于参数自适应差分进化算法(ADE),提出了堆石坝本构模型参数的反演分析方法,可有效提高收敛速度和避免陷入局部最优;并采用具有强大非线性映射能力的BP神经网络模型来近似模拟计算堆石坝的应力应变,提高了反演过程的效率。最后,以某抽水蓄能电站堆石坝为例进行应用研究,通过比较设计工况和反演工况下计算沉降值与实际沉降值之间的误差,验证了所提方法的有效性和可靠性,可为后续客观评价堆石坝安全性提供基础。 展开更多
关键词 堆石坝 本构模型 参数反演 自适应差分进化 神经网络
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一种基于自适应差分进化算法的薄膜参数表征方法研究(特邀) 被引量:1
15
作者 管钰晴 傅云霞 +2 位作者 邹文哲 谢张宁 雷李华 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期395-404,共10页
依据穆勒椭偏测量方法中偏振光的传输方式,文中提出了一种基于自适应差分进化算法(SADE)的各向同性纳米薄膜厚度与光学常数的表征方法。通过建立出射光强关于待测标准样片穆勒矩阵的最小二乘模型,用SADE算法对穆勒矩阵元素进行求解,并... 依据穆勒椭偏测量方法中偏振光的传输方式,文中提出了一种基于自适应差分进化算法(SADE)的各向同性纳米薄膜厚度与光学常数的表征方法。通过建立出射光强关于待测标准样片穆勒矩阵的最小二乘模型,用SADE算法对穆勒矩阵元素进行求解,并将拟合得到的穆勒光谱曲线与用双旋转补偿器穆勒矩阵椭偏仪(DRC-MME)测量得到的穆勒光谱图进行了比较,利用传输矩阵求解薄膜厚度。对标定值分别为(104.2±0.4) nm和(398.4±0.4) nm的SiO_(2)/Si标准样片进行仿真计算,实验表明:当分别迭代到80次和87次时,目标函数光强的残差平方和收敛到最小值0.97和1.01,得到的膜厚计算值分别是(103.8±0.6) nm和(397.8±0.6) nm,相对误差均小于1%。同时用计量型椭偏仪根据得到的折射率进行计算,得到膜厚的计算值分别为(104.1±0.6) nm和(398.2±0.6) nm,验证了SADE在相近收敛速度下对各向同性纳米薄膜参数求解过程中具有计算简单和可以准确的找到全局最优解的特点。 展开更多
关键词 穆勒矩阵 椭偏测量 自适应差分进化算法 适应 标准样片
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基于改进混合差分进化算法的水轮机调速系统空载PID参数优化 被引量:7
16
作者 陈晓云 李洋 姜锋 《水电能源科学》 北大核心 2020年第4期142-145,120,共5页
为优化水轮发电机组调速系统空载PID相关参数,提出一种改进混合差分进化算法(IHDE),即先根据某电站混流式水轮发电机组建立相应空载工况数学模型,其次引入IHDE对空载工况数学模型PID参数进行优化,由于DE算法易出现早熟收敛问题,对该算... 为优化水轮发电机组调速系统空载PID相关参数,提出一种改进混合差分进化算法(IHDE),即先根据某电站混流式水轮发电机组建立相应空载工况数学模型,其次引入IHDE对空载工况数学模型PID参数进行优化,由于DE算法易出现早熟收敛问题,对该算法缩放因子的取值进行优化;同时,为了增强差分进化算法(DE)的全局搜索性能,在DE的选择阶段加入模拟退火算法的个体更新机制进行选择操作;然后,提出一种改进的综合ITAE指标用于评价空载扰动的仿真结果,使得目标函数的评价方式更加准确且符合相关标准要求;最后,通过试验仿真与不同算法进行对比,验证了IHDE优化水轮发电机组调速系统PID参数的有效性。 展开更多
关键词 水轮发电机组调速系统 空载PID参数优化 改进混合差分进化算法 改进的综合ITAE
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带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法及函数优化 被引量:27
17
作者 张雪霞 陈维荣 戴朝华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1825-1830,共6页
提出将一种改进的差分进化算法——带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法(DMSDELS)应用于函数优化.该算法将种群中的个体随机动态分成多个子群体,以增强个体间的信息交换;变异操作中,选择最优个体为基向量,差分向量的方向选择有利... 提出将一种改进的差分进化算法——带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法(DMSDELS)应用于函数优化.该算法将种群中的个体随机动态分成多个子群体,以增强个体间的信息交换;变异操作中,选择最优个体为基向量,差分向量的方向选择有利于搜索的方向,以提高收敛速度;变异尺度因子F与交叉概率CR采用自适应机制,以平衡局部搜索与全局搜索;部分优秀个体搜索达到指定代数进入局部搜索,以加快收敛.通过对13个benchmark典型复杂函数进行测试,并与其他七种优化算法进行比较,仿真结果表明:DMSDELS算法具有较高的搜索精度和收敛性,且具有较强的跳出局部最优解能力. 展开更多
关键词 差分进化算法 带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法 优化算法
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一种求解约束优化问题的自适应差分进化算法 被引量:13
18
作者 閤大海 李元香 +1 位作者 龚文引 何国良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2535-2542,共8页
自适应算子选择方式已被用于差分进化算法求解全局优化问题及多目标优化问题,然而在求解约束优化时难于为自适应算子选择方式找到一种方式来恰当分配信用.为此,本文提出了一种基于混合种群的自适应适应值方式来对约束优化问题中变异策... 自适应算子选择方式已被用于差分进化算法求解全局优化问题及多目标优化问题,然而在求解约束优化时难于为自适应算子选择方式找到一种方式来恰当分配信用.为此,本文提出了一种基于混合种群的自适应适应值方式来对约束优化问题中变异策略进行信用分配并采用概率匹配方法自适应选择差分变异策略,同时对算法变异缩放因子与交叉率进行自适应设置提高算法的成功率.实验结果表明算法在求解约束优化问题相比于CODEA/OED,ATMES,εBBO-dm,COMDE以及εDE算法有较高的收敛精度及收敛速度,同时验证了自适应方式的有效性.该算法可用于预报、质量控制、会计过程等科学和工程应用领域. 展开更多
关键词 约束优化 差分进化算法 自适应 信用分配 概率匹配
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多种群并行的自适应差分进化算法 被引量:10
19
作者 葛延峰 金文静 +1 位作者 高立群 冯达 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期481-484,共4页
为了提高搜索速度,同时克服传统算法过早陷入局部最优值的不足,提出了一种改进自适应差分进化算法.改进算法在充分分析经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并相应地引... 为了提高搜索速度,同时克服传统算法过早陷入局部最优值的不足,提出了一种改进自适应差分进化算法.改进算法在充分分析经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并相应地引入与之匹配的变异算子,转换成一个多种群并行的优化问题,保证在加快算法收敛速度的同时有效跳出局部极值点,从而实现全局优化.同时对参数值实行自适应调整,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡.针对8个标准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法与其他算法相比具有较好的效果. 展开更多
关键词 差分进化算法 多种群 自适应调整 全局优化 局部最优
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求解大规模可靠性问题的改进差分进化算法 被引量:10
20
作者 孔祥勇 高立群 +1 位作者 欧阳海滨 葛延峰 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期328-332,共5页
针对差分进化算法典型变异算子的局限,设计了全局加速的变异算子,进而提出全局加速的自适应改进算法.新变异算子能够均衡全局搜索与局部搜索,提高寻优效率.根据差分向量与整个种群分布范围的关系,有针对性的设定变异率值,减缓搜索范围... 针对差分进化算法典型变异算子的局限,设计了全局加速的变异算子,进而提出全局加速的自适应改进算法.新变异算子能够均衡全局搜索与局部搜索,提高寻优效率.根据差分向量与整个种群分布范围的关系,有针对性的设定变异率值,减缓搜索范围缩小的趋势,保持较高的种群多样性.采用两区间选择策略,通过学习和比较自适应地调整交叉率,使其满足进化搜索的需要,同时提高算法的通用性.将改进算法应用于大规模可靠性问题中,实验结果表明,改进算法在解决大规模系统可靠性问题时具有更好的寻优效果. 展开更多
关键词 全局加速 差分进化 大规模可靠性问题 两区间选择 参数自适应
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