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摘要
针对传统差分进化算法在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢的问题,提出了一种余弦适应性骨架差分进化(CABDE)算法,算法设计了一种新的变异策略适应性机制。该机制引入一个余弦适应性因子,实现高斯变异策略和DE/current-to-best/1变异策略的优势互补,以平衡算法的勘探能力和开采能力。其中,高斯变异策略具有较强的全局搜索能力,有利于维持种群多样性。DE/current-to-best/1变异策略具有较强的局部搜索能力,能够加快对较优区域的开采。同时,高斯变异策略和DE/current-to-best/1变异策略都利用当前最优个体来引导算法搜索方向,从而尽可能地加快收敛速度。余弦适应性因子在进化过程中随迭代次数的增加而波动性调整,为不同进化阶段适应性地选择变异策略。设计的变异策略适应性机制能够在维持种群多样性的同时加快收敛速度。为测试算法性能,采用18个不同特性的测试函数对算法进行数值实验。对CABDE算法的变异策略和参数动态变化进行了分析,实验结果验证了变异策略和参数动态变化的有效性。此外,CABDE算法分别与新近的骨架算法变体、差分进化算法变体、粒子群优化算法变体和人工蜂群算法变体进行了比较。实验结果表明,CABDE算法获得了较高的求解精度,加快了收敛速度,整体上优于其他比较算法。
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