集成两变异策略的差分进化算法

作者：汪慎文; 谢承旺; 郭肇禄; 王培崇; 张翠军

来源：武汉大学学报(理学版), 2019, 65(03): 238-242.

DOI：10.14188/j.1671-8836.2019.03.002

• 差分进化算法
• 集成进化
• 动态集成

在动态集成差分进化算法中,动态学习机制往往过于复杂且增加计算开销。为此,本文以传统差分进化算法框架为基础,提出集成DE/rand/1/bin和DE/best/1/bin两个优势互补的变异策略并设计动态执行机制,力求简化动态学习机制,且又能在全局搜索和局部搜索中寻找到平衡。实验结果表明:本文提出动态集成两个变异策略的差分进化算法(differential evolution algorithm integrated bi-mutation strategy,DE-BMS)缩放因子F选择为0. 9,交叉概率Cr选择为0. 1,算法具有更好的鲁棒性;与其他差分进化算法的收敛速度、成功次数解质量分别进行比较,DE-BMS在优化多峰函数问题时表现更佳。

• 单位
  江西理工大学; 河北地质大学; 南宁师范大学