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基于容忍度的网络拓扑自适应差分进化算法
文献摘要：
为了进一步提高差分进化算法的局部搜索能力,提出一种基于容忍度的网络拓扑自适应差分进化算法.通过构建最近邻耦合网络拓扑和小世界网络拓扑,采用基于容忍度的拓扑选择机制为所有个体选择网络拓扑及邻域,从邻域中选择个体参与变异操作以提升算法局部搜索性能.此外,为了使初始种群在搜索空间内的分布更加均匀,设计了一种边界反向映射初始化策略,用以替代原始的初始化策略.为验证所提策略的有效性,将所提算法与几种先进的改进差分进化算法在25个测试函数上进行了比较,实验结果表明所提算法的求解精度和收敛速度优于其他算法,具有极强的竞争力.
文献关键词：
差分进化算法;网络拓扑;最近邻耦合网络;小世界网络;初始化策略
中图分类号：
作者姓名：
李伟;孙亚峰;黄颖;颜雪松
作者机构：
江西理工大学 信息工程学院,江西 赣州 341000;赣南师范大学 数学与计算机科学学院,江西 赣州 341000;中国地质大学(武汉) 计算机学院,湖北 武汉 430740
文献出处：
引用格式：
[1]李伟;孙亚峰;黄颖;颜雪松-.基于容忍度的网络拓扑自适应差分进化算法)[J].计算机集成制造系统,2022(11):3479-3493
A类：
最近邻耦合网络
B类：
容忍度,网络拓扑,自适应差分进化算法,高差,局部搜索,搜索能力,拓扑和,小世界网络,选择机制,个体选择,选择网络,邻域,个体参与,变异操作,搜索性能,初始种群,搜索空间,初始化策略,改进差分进化算法,测试函数,收敛速度
AB值：
0.243643
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