具有多种自适应机制的差分进化算法研究  

Research on Differential Evolution Algorithm With Multiple Self-adapting Mechanisms

作　　者：苗晓锋 刘志伟 MIAO Xiao-feng;LIU Zhi-wei(Information Center of Shenmu Vocational and Technical College,Shenmu 719300 China;Information Center of Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710072 China)

机构地区：[1]神木职业技术学院信息中心,陕西神木719300 [2]西北工业大学信息中心,陕西西安710072

出　　处：《自动化技术与应用》2024年第11期6-9,28,共5页Techniques of Automation and Applications

基　　金：国家自然科学基金项目(61672433);榆林职业技术学院神木校区2018年校级教科研课题重点项目(ZK-201801);神木市2023年度科技计划项目(2023-G-20)。

摘　　要：差分进化算法(DE)是一种较新的进化计算技术,具有结构简单、便于编程、求解收敛快速等优点,得到了广泛的关注和应用。为了解决经典DE计算开销大,参数设置与问题本身过于相关等缺陷,提出了一种具有多种自适应机制的改进差分进化算法(MSDE),它采用了一种自适应变异算子,可根据进化代数实时地调整变异步长,从而提高算法的求解精度,同时采用一种自适应控制参数机制,以加快算法收敛,提高算法求解成功率。通过在MATLAB仿真环境下对著名的基准测试函数分别进行求解,将改进后的算法和已有的多种优化算法进行比较,结果表明,改进的MSDE算法性能明显优于已知的算法,证明自适应是一种有效的改进思路。Differential Evolution(DE)is a novel evolutionary computation technique,which has attracted much attention and wide applications for its simple concept,easy implementation and quick convergence.In order to tackle much overhead,problem-dependent parameters,etc and enhance the precision of classical DE,a Multiple Self-adapting DE(MSDE)algorithm is proposed by using an dynamical mutation operator adjusting the step size with evolution and a self-adapting mechanism to adjust parameters to improve the convergence and robustness.Experiments of solving well-known benchmark functions in MATLAB show the improved approach outperforms existing algorithms,and self-adapting mechanisms are effective improvement ideas.

关 键 词：遗传算法 优化算法 自适应 差分进化 仿真 MATLAB 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]