论文研究-基于耗散结构理论的差分进化算法.pdf

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差分进化算法是一种新的进化计算技术,为解决其早熟问题,提出了一种基于耗散结构理论的改进差分进化算法。在变异成功的个体数和交叉算子之间建立联系,使变异成功的个体影响交叉算子,提高全局收敛能力。仿真实验表明,通过对三个标准测试函数的测试,并与标准遗传算法和差分进化算法相比,所提出的改进差分进化算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法。
第2期 牛雪丽,等:基于耗散结构理论的差分进化算法 ·505· 初始化种群 结构理论,提出一种基于耗散结构理论的自适应差分进化算 评价初始种群中每个个体的适应度 法。该算法不但保留了DE实现简单、并行搜索的特点,并且 根据海明距离计算个体的关联度 通过海明距离调整变异率,使变异成功的个体影响交叉算子 <一是否大于P 通过对测试函数的测试表明,该算法仝局收敛性强、稳定性好、 根据式(1)进行差分加权 求解精度高。 计算交义概率卜 是否大于CB> 交叉操作产生实验向量 64202 权据“贪婪”准则进行选择 是否满足 0I002003004005006070m9m10000100m0300400500600008m9001000 止条件 图2最优值平均解进化曲线图3f最优值平均解进化曲线 算法结束 图1基于耗散结构的差分进化 210 算法流程图 2) Rosenbrock函数 f2=∑(100(x:+1-x12)2+(x1-1)2 x取值范围为(-30,30) 010023004005000007008009001000 图4f最优值平均解进化曲线 全局最优点:x;=0f(x)=0 参考文献 3) Griewank函数 [1 STORN R, PRICE K. Differential evolution a simple and efficient =4002x2-m0()+1 adaptive scheme for global optimization over continuous spaces, TR t取值范围为(-50,50) 95-102[R]. Berkeley: International Computer Science Institute 1995 仝局最优点:x1=0,f(x)=0 [2] PRICE K. Differential evolution: a fast and simple numerical optimi 这三个基准两数具有不同的特点,可以充分考虑新型算法 zer C //Proc of Biennial Conferencnce of the North American Fuzzy 对不同类型问题的优化性能。f为多峰函数,在S={x1C Information Processing Society. New York: [s. n., 1996: 524 (-5.12,5.12),i=1,2,…,n;范围内有大约10n个局部极小 点;为非凸,病态的函数是一种典型的多模态函数,具有大[3] CHEON;F,IAIR. Designing a hierarchical fuzzy logic controller 量局部极值 using differential evolution [ C]//Proc of IEEE Intermational Fuzzy 表1列出了每个函数的参数设置,三种算法的参数初始化 Svstems Conference. 1999: 277-282 如下:种群规模NP均为100,DADE变异算子F取0.5,初始交[4] MOALLA S, ALIMI A M, DERBEL N. Design of beta neural systems 义率CR0取0.3,最大过化代数Ga为1000。GA采用实数编 using differential evolution [C]//Proe of IEEE International Confer 码方式,其中交叉率x取0.8,变异率m取0.02 ence on Sy stems, Man and Cybernetics. 2002: 6-9 表1测试函数的参数设置 [5 URSEM R K, VADSTRUP P. Parameter identification of induction motors using differential evolution[ C//Proc of the 5th Congress on 搜索区域 Evolutionary Computation. Canberra: [s.n], 2003: 790-796 [-30,30]2 [6 VESTERSTROM J, THOMSEN R. A comparative study of differential Gricwank evolution, particle swarm optimization, and evolutionary algorithms on 图2~4是上述三种算法求解各测试函数运行20次最优 numerical benchmark problems[C]//Proc of Congress on Evolution 解平均值的进化曲线,纵坐标为最优解的对数值。从图中可以 try Computation. Piscataway: IEEE Press, 2004: 1980-1987 看出,对于这三个高维多峰函数,GA均提前收敛,出现早熟现7 LIU Jun-hong, LAMPINEN J. A fuzzy adaptive differential evolution 象;DE的求解精度虽然好于GA,但在计算过程中仍早熟收 algorithm[ C]//Proc of IEEE Region 10 Conference on Computers 敛,得不到令人满意的优化结果;而DADE的求解精度比以上 Communications, Control and Power Engineering. Berlin: Springer 两种方汰高很多,其有很强的寻优能力。因此,DADE在性能 2002.606-611 上较DE算法有明显的改善,能有效避免早熟,具有很强的全8]谢竞峰,张文俊,获国端,等,差异演化的实验研究[J·控制与决 策,2004,19(1):49-52 局收敛性。 [9]吴亮红,王幄南,袁小芳,等,双群体伪并行差分进化算法研究及 4结束语 其应用J|.控制理论与应用、2007,24(3):453-458 [10常青,钟民允,基于耗散结构的改进遗传算法求取红外图像二维 个文在含有变异和交叉的自适应算法的基础上,引人耗散 门].华东理工大学学报:自然科学版,2005,31(5):639-643

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