典型文献
基于邻域搜索的自适应差分进化算法
文献摘要：
针对传统自适应差分进化算法局部搜索能力薄弱,寻优精度低的缺点,提出一种基于邻域搜索的改进自适应差分进化算法(DADE).在传统自适应差分进化算法的基础上,通过引入邻域搜索操作,扩大了算法搜索的范围,通过引入高斯扰动来进一步提高算法的收敛速度.在IEEE CEC2013函数集中选取15个基准函数进行实验,与先进的算法变种SinDE、MDE、FWADE,FWA的性能进行比较.实验结果表明,DADE算法在13个函数的误差均值上小于对比算法.
文献关键词：
无约束优化;差分进化;模拟退火;自适应变异;高斯扰动
中图分类号：
作者姓名：
戈阳
作者机构：
新疆师范大学计算机科学技术学院,新疆 乌鲁木齐 830094
文献出处：
引用格式：
[1]戈阳-.基于邻域搜索的自适应差分进化算法)[J].电脑与信息技术,2022(04):1-4
A类：
DADE,SinDE,FWADE
B类：
邻域搜索,自适应差分进化算法,局部搜索,搜索能力,寻优精度,高斯扰动,收敛速度,IEEE,CEC2013,数集,基准函数,变种,MDE,误差均值,对比算法,无约束优化,模拟退火,自适应变异
AB值：
0.248837
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