针对差分进化算法在应对多模态复杂优化问题时面临种群多样性丧失和过早收敛的缺陷,提出了一种基于自扰动和极性维度交互的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Based on Self-guided Perturbation and Extreme Dimensi...针对差分进化算法在应对多模态复杂优化问题时面临种群多样性丧失和过早收敛的缺陷,提出了一种基于自扰动和极性维度交互的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Based on Self-guided Perturbation and Extreme Dimension Exchange,APE-DE)。首先,设计了一种自扰动补偿策略,通过个体的空间位置来引导其搜索方向,有效避免了算法易陷入局部最优的困境。然后,提出了一种极性维度交互策略,用于提升算法多样性,一旦种群被检测出停滞,将启动相应的增强方案。最后,提出了一种自适应参数控制策略,通过小波基函数和适应度分布偏差信息实时捕捉种群适应度的变化,并据此动态调整算法参数。为了验证APE-DE的性能,在被广泛使用的IEEE CEC2017数据集上进行了实验,以验证算法面对多模态及复杂测试环境下的性能。实验结果表明,与8种最先进的差分进化变体相比,APE-DE在收敛精度和收敛速度方面均展现出了显著的优势。此外,为了评估APE-DE在解决现实问题中的有效性,将所提算法应用于光伏模型的参数识别问题。展开更多
现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗...现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗为优化目标,面向多种来袭目标的编队防空场景,提出了跨平台武器目标分配算法。同时,基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction,CPR)机制,并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive,JADE)算法提出了CPR-JADE算法,利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上,实现了对模型的高效求解。最后,通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析,验证了所提方法的正确性与有效性。展开更多
文摘针对差分进化算法在应对多模态复杂优化问题时面临种群多样性丧失和过早收敛的缺陷,提出了一种基于自扰动和极性维度交互的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Based on Self-guided Perturbation and Extreme Dimension Exchange,APE-DE)。首先,设计了一种自扰动补偿策略,通过个体的空间位置来引导其搜索方向,有效避免了算法易陷入局部最优的困境。然后,提出了一种极性维度交互策略,用于提升算法多样性,一旦种群被检测出停滞,将启动相应的增强方案。最后,提出了一种自适应参数控制策略,通过小波基函数和适应度分布偏差信息实时捕捉种群适应度的变化,并据此动态调整算法参数。为了验证APE-DE的性能,在被广泛使用的IEEE CEC2017数据集上进行了实验,以验证算法面对多模态及复杂测试环境下的性能。实验结果表明,与8种最先进的差分进化变体相比,APE-DE在收敛精度和收敛速度方面均展现出了显著的优势。此外,为了评估APE-DE在解决现实问题中的有效性,将所提算法应用于光伏模型的参数识别问题。
基金国家自然科学基金重点项目(the Key Project of National Natural Science Foundation of China No.50539140)国家自然科学基金(theNational Natural Science Foundation of China under Grant No.50579022)
文摘现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗为优化目标,面向多种来袭目标的编队防空场景,提出了跨平台武器目标分配算法。同时,基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction,CPR)机制,并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive,JADE)算法提出了CPR-JADE算法,利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上,实现了对模型的高效求解。最后,通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析,验证了所提方法的正确性与有效性。
