检索结果-内蒙古大学图书馆

软件导刊 2025年

作者：张婉冰戴光明彭雷王茂才宋志明陈晓宇袁卓铭中国地质大学(武汉)计算机学院智能地学信息处理湖北省重点实验室

针对物理学家Thomson提出的点电荷在球面上能量最低的最佳排列问题，提出一种基于强化学习的改进差分演化算法RLHDE＿ILS。为提高算法的搜索能力，设计一种基于强化学习自适应控制差分演化算法缩放因子的策略，采用强化学习的智能体为... 详细信息

针对物理学家Thomson提出的点电荷在球面上能量最低的最佳排列问题，提出一种基于强化学习的改进差分演化算法RLHDE＿ILS。为提高算法的搜索能力，设计一种基于强化学习自适应控制差分演化算法缩放因子的策略，采用强化学习的智能体为每一代选择最合适的参数值；同时为了增强算法的局部搜索能力，提出一种结合随机梯度下降与序列二次规划的两阶段混合局部搜索算子，在迭代后期进行精细搜索。对8种不同规模的Thomson问题进行仿真实验，结果表明，与其他15种具有代表性的相关算法相比，RLHDE＿ILS算法在处理Thomson问题方面具有更快的收敛速度和更高的求解精度。

关键词：球面点分布 Thomson问题差分演化算法强化学习局部搜索

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基于强化学习的改进差分演化算法求解Thomson问题

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软件导刊 2025年第05期 87-96页

作者：张婉冰戴光明彭雷王茂才宋志明陈晓宇袁卓铭中国地质大学(武汉) 智能地学信息处理湖北省重点实验室

关键词：球面点分布 Thomson问题差分演化算法强化学习局部搜索

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基于模拟差分演化算法的梯级水库优化调度图研究

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水力发电学报 2008年第6期27卷 13-17,26页

作者：黄强张洪波原文林张双虎万芳西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室西安710048

差分演化算法是一种收敛快、控制参数少并且易于实现的演化算法。本文将模拟技术与差分演化算法相结合,提出了基于模拟差分演化算法制定梯级水库优化调度图的方法。通过实际算例验证了该方法的合理性与可靠性,从而为高维梯级水库优化调... 详细信息

差分演化算法是一种收敛快、控制参数少并且易于实现的演化算法。本文将模拟技术与差分演化算法相结合,提出了基于模拟差分演化算法制定梯级水库优化调度图的方法。通过实际算例验证了该方法的合理性与可靠性,从而为高维梯级水库优化调度图的制定提供了一条新的思路。

关键词：水电工程优化调度图差分演化算法模拟

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协同差分演化算法在梯级水库中长期发电优化调度中的应用研究

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水力发电学报 2012年第3期31卷 39-43页

作者：原文林吴泽宁郑州大学水利与环境学院郑州450002

本文结合梯级水库中长期发电优化调度问题,针对差分演化算法在进化过程中,其适应度的进化模式未考虑进化的外部环境与进化成分之间的内在联系,借鉴生态学对个体生存环境与种群竞争的关系,提出了协同差分演化算法在梯级水库中长期发电优... 详细信息

本文结合梯级水库中长期发电优化调度问题,针对差分演化算法在进化过程中,其适应度的进化模式未考虑进化的外部环境与进化成分之间的内在联系,借鉴生态学对个体生存环境与种群竞争的关系,提出了协同差分演化算法在梯级水库中长期发电优化调度中的应用。通过实例验证,结果表明该算法具有可靠性与合理性,提高了计算精度和计算效率,为高维、复杂的梯级水库中长期发电优化调度模型提供了一个新的求解途径。

关键词：梯级水库发电调度差分演化算法协同进化

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基于差分演化算法的啁啾光纤光栅参数重构方法

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仪器仪表学报 2008年第10期29卷 2216-2219页

作者：文晓艳余谦武汉理工大学光纤传感技术与信息处理教育部重点实验室武汉430070 武汉理工大学经济学院经济系武汉430070

本文利用差分演化算法重构了啁啾光纤光栅的结构参数。根据光纤光栅的目标反射谱特点,利用该算法搜索最优的一组光栅参数,根据这组参数计算得到的理论反射谱相对于目标反射谱的偏差最小,由此得到优化的啁啾光纤光栅结构参数。数值实例... 详细信息

本文利用差分演化算法重构了啁啾光纤光栅的结构参数。根据光纤光栅的目标反射谱特点,利用该算法搜索最优的一组光栅参数,根据这组参数计算得到的理论反射谱相对于目标反射谱的偏差最小,由此得到优化的啁啾光纤光栅结构参数。数值实例表明重构参数与目标参数非常接近,相对误差非常小。与遗传算法的离线性能比较表明,差分演化算法需要的迭代次数少,收敛速度快,在有大量矩阵运算的啁啾光纤光栅参数重构这类问题中具有更高的计算效率和更强的应用性。

关键词：光纤光栅差分演化算法参数重构

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基于ε占优的正交多目标差分演化算法研究

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计算机研究与发展 2009年第4期46卷 655-666页

作者：龚文引蔡之华中国地质大学计算机学院武汉430074

演化多目标优化是目前演化计算中热门研究方向之一.但是,要设计一种高效、鲁棒的演化多目标优化算法,使其找到接近最优和完整的非劣解集是一项很困难的任务.为了能有效求解多目标优化问题,提出了一种新的多目标差分演化算法.新算法具有... 详细信息

演化多目标优化是目前演化计算中热门研究方向之一.但是,要设计一种高效、鲁棒的演化多目标优化算法,使其找到接近最优和完整的非劣解集是一项很困难的任务.为了能有效求解多目标优化问题,提出了一种新的多目标差分演化算法.新算法具有如下特征:1)利用正交实验设计和连续空间量化的方法产生初始群体,使得初始群体中的个体可以均匀分布于搜索空间,并且可以使好的个体在演化过程中得到利用;2)采用Archive群体保存非劣解,并利用ε占优方法更新Archive群体,从而可以使算法较快获得分布很好的Pareto解集;3)为了加快算法收敛,提出一种基于随机选择和精英选择的混合选择机制.通过8个标准测试函数对新算法进行测试,并与其他一些多目标演化算法进行比较,其结果表明新算法可以有效逼近真实Pareto前沿且分布均匀,并且在收敛性和多样性的求解精度和稳定性上与其他算法相当.同时,通过实验的方法验证了新算法改进之处的有效性,并进一步讨论了差分演化算法中CR取值和混合选择机制中选择控制参数λ取值对算法性能的影响.

关键词：多目标优化差分演化算法正交实验设计 ε占优混合选择

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差分演化算法中变异策略的改进与算法的优化

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化工自动化及仪表 2010年第9期37卷 5-8页

作者：刘志军唐柳刘克铜吴冬方北京工业大学北京100124 河北机电职业技术学院河北邢台054048

自然界生物体进化现象可以形式化成一些优化算法,如差分演化算法、粒子群算法等。其中,差分演化算法在数值函数优化方面的性能要优于其它的优化算法。通过对差分演化算法的变异策略改进,使优化后的差分演化算法在函数优化方面性能得到... 详细信息

自然界生物体进化现象可以形式化成一些优化算法,如差分演化算法、粒子群算法等。其中,差分演化算法在数值函数优化方面的性能要优于其它的优化算法。通过对差分演化算法的变异策略改进,使优化后的差分演化算法在函数优化方面性能得到进一步提高。通过十个基准函数的仿真测试可以验证这一结果。

关键词：差分演化算法变异策略基准函数优化

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差分演化算法求解旅行商问题

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计算机应用与软件 2008年第7期25卷 257-258,271页

作者：胡中波熊盛武孝感学院数学系湖北孝感432100 武汉理工大学计算机科学与技术学院湖北武汉430070

设计了基于差分演化算法的新算法来求解旅行商问题。在新算法中,旅行商问题的城市的个数作为向量的维数,每个向量的元素的大小顺序作为旅行商问题的一个可行解。实验表明,该算法能够成功求解小规模的旅行商问题,而且算法稳健性好;再与... 详细信息

设计了基于差分演化算法的新算法来求解旅行商问题。在新算法中,旅行商问题的城市的个数作为向量的维数,每个向量的元素的大小顺序作为旅行商问题的一个可行解。实验表明,该算法能够成功求解小规模的旅行商问题,而且算法稳健性好;再与同类算法的优化结果相比较,表明了该算法计算量小、收敛速度快的优点。

关键词：差分演化算法旅行商问题组合优化

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差分演化算法中个体选择机制的研究

差分演化算法中个体选择机制的研究

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作者：廖景亮华侨大学

学位级别：硕士

在各种科学研究和工程领域中,经常会遇到大量的优化问题。而且随着现实社会的快速发展,许多优化问题变得越来越复杂,传统的优化算法已经很难能满足各种科学和工程需求。因此,设计能有效处理高复杂问题的优化算法,具有深刻的科学研究意... 详细信息

在各种科学研究和工程领域中,经常会遇到大量的优化问题。而且随着现实社会的快速发展,许多优化问题变得越来越复杂,传统的优化算法已经很难能满足各种科学和工程需求。因此,设计能有效处理高复杂问题的优化算法,具有深刻的科学研究意义和巨大工程应用价值。在此背景下,演化算法因为其具有自适应、隐并行、容易实现等特点,以及对所求解的问题不需要连续、可导、单峰等要求,而受到广泛的关注,并得到极大的发展。作为演化算法中的一种,差分演化算法通过维持一个种群的演化来求解优化问题,具有结构简单、实现容易、鲁棒性强等特点,并被成功应用于解决许多领域问题,如数据挖掘、路径规划、工程设计等。但是,现阶段差分演化算法还存在一些不足之处,主要可总结为三个方面:1)已有的变异策略具有各自的搜索特点,如何针对问题选择合适的变异策略还缺乏有效指导;2)传统的差分演化算法对控制参数的设置非常敏感,如何根据问题的不同情况设置合适的参数尚缺乏较好的解决方案;3)差分演化算法的局部勘探能力较弱,导致算法后期的收敛速度较慢。针对差分演化算法现有的这些不足,本文考虑了算法两个方面的性质。一方面,差分演化算法属于典型的群体智能优化算法,其良好的优化性能主要依赖于种群中个体之间的交互行为。而在种群中个体的交互对象以及交互方式,又主要取决于个体对种群信息的利用。因此,对种群信息的提取和利用就基本决定了差分演化算法的优化能力。另一方面,差分演化算法中,变异算子起着引导算法进行搜索的重要作用,如何设计个体的选择机制直接影响到算法的优化性能。基于以上考虑,本文的主要研究目标是:提取种群信息并用于指导变异算子中个体的选择,进而提升差分演化算法的优化性能。首先,本文对差分演化算法中的种群信息进行了研究和分析,并将其分为主要的四大类,即拓扑信息、适应值信息、距离信息和历史信息,在此基础上便得到对应的四种个体选择机制。然后,对每一种个体选择机制进行了研究,分析了现有工作的优点和不足,并分别提出了一种能有效利用种群信息的算法框架。接着,通过充分的实验验证了其良好的优化性能。最后,对这四种算法框架进行相互比较,分析了各自的优点和不足,为科学研究和工程应用提供了有效的参考信息。

关键词：差分演化算法全局优化种群信息变异算子个体选择机制

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差分演化算法的评估、改进与应用研究

差分演化算法的评估、改进与应用研究

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作者：彭超大连海事大学

学位级别：硕士

近年来,在人工智能领域新近兴起的演化计算学科发展十分迅速。差分演化算法主要是用于求解一些高峰多维或者连续变量的全局优化问题,其主要操作流程与其它演化算法基本相同,主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)... 详细信息

近年来,在人工智能领域新近兴起的演化计算学科发展十分迅速。差分演化算法主要是用于求解一些高峰多维或者连续变量的全局优化问题,其主要操作流程与其它演化算法基本相同,主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。差分演化算法的基本实现过程是:在实数的编码方案下,随机产生一个初始种群,然后从种群里随机选出两个个体,将它们的向量作差,产生第三个个体,并且将它们的向量得到的差加权,按照一定的要求和第三个个体求和,产生变异个体,这个操作被称为变异;然后将某一个事先确定好的目标个体和刚才得到的变异个体的参数进行混合,进而产生试验个体,这个过程就被称为交叉。如果试验个体的适应度函数值比目标个体的好,那么在下一代实验中目标个体会被实验个体取代,否则目标个体仍然会被保留下来,这个操作就称为选择。群体中的每一代在进化时,每一个个体都会被当做一次目标个体。最终保留较好的个体,淘汰较差的个体,结合达尔文优胜劣汰的思想理论,引导搜索过程逐渐向全局最优解逼近。本文介绍了优化算法、进化算法、差分演化算法的背景、发展以及基本原理,并且根据不同的差分向量的构造模式提出了十种变异操作算子,从而形成十种策略。通过大量实验分析以及实验所得的数据利用适应度函数对每个策略进行了评估。本文还针对差分演化算法局部搜索能力做出了优化与改进,得到了局部搜索能力更强,收敛速度更快的改进差分演化算法。本文同时将差分算法用于聚类算法的优化,在实际应用中体现了差分演化算法的优势与不足。

关键词：差分演化算法变异操作算子适应度函数进化算法

来源：评论

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