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
文摘在高压并联电抗器声纹信号监测系统中,长时海量无标签声纹的高维非平稳性导致特征提取困难、无监督聚类适应性差。由此提出了一种基于深度自适应K-means++算法(deep adaptive K-means++clustering algorithm,DAKCA)的750 kV电抗器声纹聚类方法。首先通过采用两阶段无监督策略微调的改进堆叠稀疏自编码器(stacked sparse autoencoder,SSAE),对快速傅里叶变换后的归一化频域数据提取电抗器原始声纹32维深度特征。进一步提出了依据最近邻聚类有效性指标(clustering validation index based on nearest neighbors,CVNN)的自适应K-means++聚类算法,构建了能自适应确定最优聚类个数的电抗器声纹聚类模型。最后通过西北地区某750 kV电抗器实测声纹数据集进行了验证。结果表明,DAKCA算法对无标签声纹数据在不同样本均衡程度下能够稳定提取32维深度特征,并实现最优聚类,为直接高效利用电抗器无标签声纹数据提供了参考。
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。
