典型文献
以优秀个体为导向的多策略差分进化算法
文献摘要：
提出一种以优秀个体为导向的多策略差分进化算法.根据适应度值将种群等分为三个子种群,针对不同的种群使用不同的变异策略和控制参数.针对适应度值较差的种群提出了一种新的变异策略,通过引入学习因子和平衡因子,对提高收敛速度、精度和易陷入局部最优状态进行平衡,并对其中个体的控制参数采取自适应的机制,降低种群陷入停滞状态的概率.除此,在每次迭代完成之后,三个种群会重新组成一个新的种群,从而实现了不同种群之间信息的交互.用19个标准测试函数对所提出算法的性能进行了测试,并将其与一些主流差分算法进行比较.实验结果表明,所提出的算法在大部分函数的收敛速度以及精度上有明显的提升.
文献关键词：
差分进化(DE);多策略;优秀个体;学习因子;平衡因子
中图分类号：
作者姓名：
陈颖洁;刘三阳;张哲辰
作者机构：
西安电子科技大学 数学与统计学院,西安 710126
文献出处：
引用格式：
[1]陈颖洁;刘三阳;张哲辰-.以优秀个体为导向的多策略差分进化算法)[J].计算机工程与应用,2022(02):137-144
A类：
B类：
优秀个体,多策略差分进化,差分进化算法,适应度值,子种群,变异策略,控制参数,学习因子,平衡因子,收敛速度,和易,局部最优,取自,停滞,标准测试函数,差分算法,DE
AB值：
0.286503
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