基于种群竞争的自适应差分进化算法

作者：陈学志; 李垣江; 张天亮; 高婧; 田雨波^*

来源：江苏科技大学学报(自然科学版), 2020, 34(06): 80-85.

• 差分进化
• 种群竞争策略
• 自适应
• 收敛速率

差分进化算法作为一种并行搜索算法,可以很好地对非线性不可微的连续空间函数进行寻优,然而在求解过程中也存在着局部搜索能力弱、易于陷入局部最优、收敛速度不够快等问题.针对此问题,提出了一种基于种群竞争的自适应差分进化算法(population-competition-based self-adaption differential evolution,PCSADE),通过种群竞争策略可以提高算法的收敛效率,同时自适应策略可以使算法在不同情况下动态地自发调整变异因子的大小,从而拥有更好的鲁棒性.使用6个经典的测试函数对算法效果进行检测,结果表明PCSADE的收敛速度更快,搜索效率更高,在进化过程中能够保持种群个体间的差异性,并且能一直保持着较好的变异效果.

• 单位
  江苏科技大学