差分进化

作品数：3273被引量：13465H指数：33
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融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法被引量：5
《计算机工程与应用》2024年第19期80-96,共17页马乐杰 邹德旋 李灿 邵莹莹 杨志龙 
徐州市科技计划项目(KC22024)。
将差分进化与Sine混沌相结合,提出一种改进的粒子群算法。利用Sine混沌映射对初始种群进行优化,提高了收敛速度;该算法通过引入非同步变化的学习因子的速度更新公式,引入随机惯性权重,使算法能够更好地兼顾全局搜索与局部优化;借鉴差分...
关键词：粒子群优化算法 Sine映射 差分进化算法 交叉操作 随机搜索策略 
基于拉马克进化的差分进化算法求解KPC问题被引量：1
《计算机工程与应用》2022年第10期162-171,共10页杨新花 周昱帆 沈爱玲 林娟 钟一文 
福建省自然科学基金(2019J01401,2019J01661,2020J01570)。
具有单连续变量的背包问题(knapsack problem with a single continuous variable,KPC)是标准0-1背包问题的自然推广,在KPC中背包容量不是固定的,因此其求解难度变大。针对现有差分进化(differential evolution,DE)算法在高维KPC实例上...
关键词：具有单连续变量背包问题 差分进化算法 拉马克进化 贪心修复优化 
动态罚函数法求解约束优化问题被引量：9
《计算机工程与应用》2022年第4期83-90,共8页原杨飞 党乾龙 徐伟 刘玲玲 罗宇婷 
国家自然科学基金(61772391)。
针对罚函数法在求解约束优化问题时罚系数不易选取的问题,提出一种基于动态罚函数的差分进化算法。利用罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题。为平衡种群的目标函数和约束违反程度,结合ε约束法设计了一种动态罚系数策略,其中...
关键词：约束优化 罚函数法 ε约束法 差分进化 
以优秀个体为导向的多策略差分进化算法被引量：4
《计算机工程与应用》2022年第2期137-144,共8页陈颖洁 刘三阳 张哲辰 
国家自然科学基金(61877046,61877047,11801200);中央高校基础研究基金;西安电子科技大学创新基金。
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...
关键词：差分进化(DE) 多策略 优秀个体 学习因子 平衡因子 
精英化岛屿种群引导的差分进化算法被引量：1
《计算机工程与应用》2021年第20期73-81,共9页钱峥远 曾国荪 
国家社会科学基金(17BTQ086);国家自然科学基金(62072337)。
针对差分进化算法常见的早熟收敛、搜索停滞和求解精度低的问题,研究一种精英化岛屿种群的差分进化算法(EIDE)。为了实现全局搜索与局部搜索能力并重,EIDE划分多个岛屿种群,根据迭代时的适应度情况,动态地将岛屿种群分类为精英岛屿和普...
关键词：差分进化算法 岛屿模型 子种群分类 参数自适应 
基于差分进化的飞蛾算法在电力调度中的应用被引量：9
《计算机工程与应用》2021年第13期258-268,共11页李荣 贺兴时 杨新社 
陕西省重点研发计划项目(2018kw-021);陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JQ-831);西安工程大学研究生创新基金(chx2020033)。
针对基本MFO算法存在后期收敛速度较慢、收敛精度低等缺点,提出了一种基于差分进化的改进飞蛾优化算法(DEMFO)。该算法首先将差分进化算法融合到MFO算法中,使得飞蛾种群个体之间具有变异、交叉、选择机制,DEMFO算法拥有更强的全局和局...
关键词：DEMFO算法 差分进化算法 柯西变异算子 动态自适应权重因子 电力系统负荷经济调度 
基于隐马尔可夫链的自适应MODE及应用被引量：6
《计算机工程与应用》2021年第14期83-94,共12页崔彩霞 毕超超 范勤勤 
国家重点研发计划(2016YFC0800200);国家自然科学基金(61603244);中国博士后科学基金(2018M642017)。
不同的控制参数设定和生成策略(交叉和变异)都会对多目标差分进化算法的性能产生显著影响。为实现其控制参数和变异策略的实时自适应调整,提出一种基于隐马尔可夫链的自适应多目标差分进化算法。该算法利用隐马尔可夫模型对种群信息进...
关键词：多目标优化 差分进化算法 隐马尔可夫链 海铁联运 能耗优化 
多策略协方差矩阵学习差分进化算法被引量：4
《计算机工程与应用》2021年第7期78-87,共10页邹杰 李俊 
国家自然科学基金(61572381);武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室基金(znxx2018QN06)。
针对差分进化算法(DE)存在的早熟收敛和搜索停滞的问题,提出了多策略协方差矩阵学习的差分进化算法。通过协方差矩阵建立特征坐标系,通过在特征坐标系中执行变异和交叉操作,来充分利用当前种群的分布信息以及各变量之间的关系,保证种群...
关键词：差分进化 协方差矩阵 特征坐标系 多策略变异 参数自适应 
用于文本聚类的新型差分进化粒子群算法被引量：8
《计算机工程与应用》2021年第4期61-67,共7页胡晓敏 王明丰 张首荣 李敏 
国家自然科学基金(61772142);广东省自然科学基金面上项目(2019A1515011270);广州市珠江科技新星项目(201806010059);广东省信息物理融合系统重点实验室项目(2016B030301008)。
针对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在维度高、特征稀疏的文本聚类过程中,随着算法迭代次数增加在后期陷入局部最优的问题,提出采用多样性更好的差分进化(Differential Evolution,DE)策略更新种群,尝试找到更好的全...
关键词：文本聚类 高维度 粒子群优化(PSO) 差分进化(DE) K-均值 
智能无人机轨迹与任务卸载联合优化被引量：6
《计算机工程与应用》2020年第21期38-46,共9页张梦琳 江沸菠 董莉 高颖 
国家自然科学基金(No.41604117,No.41904127)。
移动边缘计算(MEC)是云计算技术在边缘基础设施之上的应用拓展。考虑一个高能效的无人机移动边缘计算系统,通过联合优化无人机的运动轨迹、任务卸载策略和计算资源分配来最小化系统的能耗。为解决以上问题,提出一种双层优化方法,在上层...
关键词：移动边缘计算 h-SOM神经网络 改进差分进化(IDE)算法 双变异策略 
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