检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:黄仁全[1] 靳聪[2] 贺筱军[1] 吕文平[1]
机构地区:[1]空军工程大学导弹学院,陕西三原713800 [2]空军工程大学电讯工程学院,陕西西安710011
出 处:《空军工程大学学报(自然科学版)》2011年第3期84-89,共6页Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition)
基 金:国防科技重点实验室基金资助项目
摘 要:在分析微分进化算法基本原理基础上,为加快算法收敛速度,对其交叉概率和交叉因子进行自适应调整改进;为增强算法局部搜索能力,引入局部增强算子和扰动因子改进算法,即自适应局部增强微分进化算法。选取5个典型测试函数,将改进后算法与PSO算法、微分进化算法和局部增强微分进化算法仿真比较。仿真结果表明:自适应局部增强微分进化算法为收敛时间最短、迭代次数最少的优化算法,验证了算法改进的有效性。The differential evolution algorithm is robust,easy to use,and requires few control parameters.However,as to the local optimizing ability,it is limited.Based on the principium analysis of the algorithm,the adaptive modification of the cross rate and the cross operator is proposed to improve the efficiency of the algorithm.To enhance the local optimizing,the local enhanced operator and the disturbed operator are proposed.Numerical study is carried out using five benchmark functions.Compared with the PSO algorithm,DE and MPDE,the ADMPDE is the most efficient algorithm of all,which verifies that the modification is effective.
分 类 号:TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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