检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2007年第3期27卷 630-632,641页

作者：贺毅朝寇应展陈致明石家庄经济学院信息工程学院河北石家庄050031 军械工程学院计算机工程系河北石家庄050003

首先利用“差异算子”和“选择算子”描述了差分演化算法(DE)的基本原理,然后提出了一种新的、通用的特殊编码方法:位置-次序编码法,并利用此编码方法,提出了求解著名旅行商问题的离散差分演化算法:基于位置-次序编码的差分演化算法(PO... 详细信息

首先利用“差异算子”和“选择算子”描述了差分演化算法(DE)的基本原理,然后提出了一种新的、通用的特殊编码方法:位置-次序编码法,并利用此编码方法,提出了求解著名旅行商问题的离散差分演化算法:基于位置-次序编码的差分演化算法(PODE)。对于TSPLIB中两个不同规模的旅行商问题实例的计算表明,PODE算法具有极好的收敛性和稳定性。

关键词：差分演化算法位置次序编码旅行商问题

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求解VSPSTW问题的混合差分演化算法

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计算机工程与应用 2009年第9期45卷 230-232,236页

作者：张敬敏张翠军石家庄经济学院信息工程学院石家庄050031

在描述带软时间窗车辆调度问题数学模型基础上,提出将模拟退火算法与差分演化算法相结合的混合优化算法求解该问题。该算法利用了模拟退火算法具有的较强局部搜索能力和差分演化算法的强全局搜索能力,克服了差分演化算法的"早期收... 详细信息

在描述带软时间窗车辆调度问题数学模型基础上,提出将模拟退火算法与差分演化算法相结合的混合优化算法求解该问题。该算法利用了模拟退火算法具有的较强局部搜索能力和差分演化算法的强全局搜索能力,克服了差分演化算法的"早期收敛"问题。实验结果表明,该算法比单一的差分演化算法计算效率高,收敛速度快,计算结果也比较稳定,是解决车辆调度问题的有效方法。

关键词：车辆调度问题差分演化算法模拟退火算法软时间窗

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动态环境下差分演化算法研究与应用

动态环境下差分演化算法研究与应用

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作者：万书振武汉理工大学

学位级别：博士

差分演化算法是一种基于群体的全局优化算法。由于具有结构简单、性能优越、易于实现等特点,差分演化算法在交通优化、工业设计、无线传感器网络等领域都有广泛的应用。目前已经成为优化计算领域的研究热点。差分演化算法虽然得到了较... 详细信息

差分演化算法是一种基于群体的全局优化算法。由于具有结构简单、性能优越、易于实现等特点,差分演化算法在交通优化、工业设计、无线传感器网络等领域都有广泛的应用。目前已经成为优化计算领域的研究热点。差分演化算法虽然得到了较多的关注和研究,并且成功应用于许多静态优化问题上,然而,随着科技的发展,越来越多的现实问题是复杂的、不确定的,会随着时间的变化而变化。对于这些动态变化的问题的解决,需要算法具备更快的搜索能力,更好的跟踪能力,能够对变化的环境快速而准确的做出反应。这对包括差分演化算法在内的演化算法提出了新的挑战。本文主要针对动态环境下的单目标、多目标以及高维函数差分演化算法进行了深入研究,并将改进算法应用于疏散路径优化中。论文主要包括以下几部分： 1.动态环境下单目标差分演化算法的研究。首先,对动态优化问题的定义和数学上的描述进行了分析。接着,对动态单目标优化问题的测试函数和评价标准进行了研究。在此基础上,提出了基于预测区的多策略动态差分演化算法。在改进算法中,主要采用了多种群策略,预测区策略和局部搜索策略。仿真实验结果表明,这些策略增强了算法应对动态单目标优化问题的能力,使得改进算法能够对变化的极值进行有效地跟踪。 2.动态环境下多目标差分演化算法的研究。首先,对动态多目标优化问题的定义进行了描述,而后分析了动态多目标优化问题的测试函数和算法的评价标准。在此基础上,提出了基于自适应混合迁移策略的动态多目标差分演化算法。算法中提出了自适应混合迁移策略和基于回归和高斯扰动的预测策略。通过对四个不同类型的测试函数的仿真实验,验证了所提出的算法在处理动态多目标优化问题时的有效性,同时表明算法能够对Pareto最优前沿和Pareto最优解集进行有效的跟踪。 3.动态环境下高维函数差分演化算法的研究。首先对高维函数问题的困难进行了分析,然后,提出了基于统计相关度的协同动态高维差分演化算法。该算法主要采用了基于统计相关度的协同策略和预测机制。通过仿真实验,验证了所提出的改进差分演化算法在处理动态环境下的高维函数优化问题时的有效性。 4.基于改进差分演化算法的疏散路径优化的研究。首先,研究了大型公共场所紧急疏散情况下的疏散路径优化问题。在疏散路径优化问题中,拥挤度,人群的速度等因素都是随时间而变化的,因此,疏散路径优化问题是复杂的动态优化问题。然后,以疏散路径优化中最重要的指标——时间来作为单一的目标,并以拥挤度为约束条件,通过改进的单目标差分演化算法对这个目标进行求解。为了解决疏散路径优化问题,改进算法中,采用了相应的编码方式,并定义了与问题相适应的变异和交叉操作。仿真实验表明,改进的单目标差分演化算法能够有效的解决疏散路径优化问题,并且能够给出比较好的解。最后,以最短时间、最短疏散路径长度和最小拥挤度为三个目标,采用改进的多目标差分演化算法对模型进行求解,仿真实验表明,改进的多目标差分演化算法能够得到比较理想的解,并可以为解决疏散路径优化这样的复杂的动态优化问题提供一条有效途径。

关键词：差分演化算法动态环境动态单目标优化动态多目标优化动态高维函数优化

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求解复杂优化问题的差分演化算法研究

求解复杂优化问题的差分演化算法研究

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作者：由雪梅山东大学

学位级别：博士

在现实世界中,很多优化问题都是要寻找一种最佳的解决方案,即在满足一定的约束条件下,寻找一组参数值,使得系统某些性能指标达到最大或最小。根据问题的属性,优化问题可以分为不同的类型：单峰问题和多峰问题；无约束优化问题和约束优... 详细信息

在现实世界中,很多优化问题都是要寻找一种最佳的解决方案,即在满足一定的约束条件下,寻找一组参数值,使得系统某些性能指标达到最大或最小。根据问题的属性,优化问题可以分为不同的类型：单峰问题和多峰问题；无约束优化问题和约束优化问题；连续优化问题和离散优化问题；单目标优化问题和多目标优化问题；低维优化问题和高维优化问题。这些问题的求解难度也大不相同,一般来讲,局部最优解越少,约束条件越少,目标函数越少,维数越低时,问题容易求解。当局部最优解较多时,算法容易陷入局部最优,很难找到较好的解。当约束条件较多时,处理约束时将变得很困难,很难找到可行解。当目标函数变多时,很难找到满足多个目标的Pareto前沿。问题维数的增加,将使得解的搜索空间呈指数规模增大,算法的收敛速度和搜索能力将受到极大的挑战。差分演化算法是…类基于群体的全局搜索算法,对于这类复杂优化问题的求解,它比传统的数学方法有更大的优势。本文对几类复杂优化问题,包括经典的优化问题、多峰问题、约束优化问题以及高维问题进行了系统深入的研究,根据问题的特征,设计和开发了不同的差分演化算法,并将设计的算法应用于上述问题的基准测试问题和一些实际应用问题,以验证算法的有效性和实用性。论文的主要研究成果可以概括为以下儿个方面： 1.针对经典无约束优化问题的求解,我们提出了一种改进的DE算法。该方法使用了最近提出的DE/current-to-pbest变异策略的优点,为了避免手工调整控制参数,我们设计了一种自适应参数调节策略。通过对20个经典的基准测试问题进行实验仿真,我们的算法在其中18个问题上都能找到满意的解。在与最近提出的几种知名的DE算法相比,我们的算法在大部分问题上都能找到更精确的解。 2.针对复杂多峰优化问题的求解,我们设计了一种混合DE算法。该方法融合了DE/current-to-best/2策略和反向学习机制。前者能加快算法的收敛速度,后者通过同时评估当前解及其反向解,能提高找到较好解的概率。在11个复杂多峰问题上的仿真实验表明,我们的算法优于标准DE算法和其它6种改进的PSO算法。为了更好的比较各种算法的性能,我们做了t检验和Friedman假设检验,结果显示,我们的算法是8种比较算法中最好的。 3.针对约束优化问题的求解,我们提出了一种基于多父体杂交的DE算法。该方法在基于中心个体和随机选择的3个不同的个体所形成的子空间内杂交产生子代个体,这种杂交模式能让产生的子代更靠近可行域空间。针对最优解可能出现在可行域的边界的情况,我们应用了一种边界搜索策略来处理边界解的问题。在约束处理方面,我们使用了一种可行解优先法(违反约束越小越好)。为了验证算法的性能,我们选择了13个著名的约束优化基准测试问题进行实验仿真。数值仿真和实验比较表明,我们的算法能有效的处理约束,并能找到较好的可行解。另外,我们将该算法应用于解决工程领域的4个约束优化设计问题,包括焊接梁的设计优化、压力容器的设计优化、弹簧的设计优化以及减速器的设计优化。仿真结果表明了我们算法的有效性。 4.针对高维优化问题(维数达到1000)的求解,我们提出了一种改进的DE算法,该方法通过修改DE变异策略,旨在学习全局个体和局部领域最好个体的搜索信息,最终达到平衡DE算法的全局和局部搜索能力。为了检验算法的性能,我们测试了6个常用的基准高维测试问题(维数为100、500和1000)。仿真结果表明,我们的算法在大部分测试问题上都能找到合理的解。为了比较多个算法在测试问题集上的性能,我们应用了Friedman假设检验来计算6种比较算法的平均排名。结果表明,我们的算法是6种比较的算法中最好的。为了分析算法的计算运行时间,我使用了幂函数回归模型来拟合实验中实际所得的计算时间。结果显示,我们算法的计算时间复杂度低于O(D2)。因而,将该方法应用于更高维问题的求解将是可行的。

关键词：全局优化函数优化差分演化算法演化计算

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改进的差分演化算法及其在函数优化中的应用

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武汉理工大学学报 2007年第4期29卷 125-128页

作者：胡中波熊盛武胡付高苏清华武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430070 孝感学院数学系孝感432100

提出了一种改进的差分演化算法,该算法记录下了差分演化算法在对每个个体进行变异操作时的差向量,然后以被变异的个体作为邻域的中心,以所记录的差向量作为邻域的半径,再在这个邻域内进行一次挖掘式的搜索。这一改进增强了原差分演化算... 详细信息

提出了一种改进的差分演化算法,该算法记录下了差分演化算法在对每个个体进行变异操作时的差向量,然后以被变异的个体作为邻域的中心,以所记录的差向量作为邻域的半径,再在这个邻域内进行一次挖掘式的搜索。这一改进增强了原差分演化算法的局部搜索能力。典型多峰函数优化的仿真结果表明,改进后的算法具有比原差分演化算法更快的收敛速度,同时新算法也保持了原差分演化算法良好的全局搜索能力。

关键词：差分演化算法函数优化自适应变异操作

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基于模拟退火的自适应差分演化算法研究

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武汉理工大学学报 2009年第1期31卷 139-143页

作者：苏清华胡中波张晓清孝感学院数学系孝感432000 华中科技大学数学系武汉430074

基于模拟退火的自适应差分演化算法。通过模拟退火的更新策略来增强全局搜索能力,并提出了新的自适应技术来选择学习策略、确定算法的关键参数。数值实验及与同类算法的比较研究表明了该算法的有效性和优越性。

关键词：差分演化算法模拟退火算法自适应技术

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改进的差分演化算法及其在动态规则中的应用研究

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河南大学学报（自然科学版） 2013年第1期43卷 79-84页

作者：郭超峰李梅莲许昌学院计算机科学与技术学院河南许昌461000

在对传统差分演化算法深入研究的基础上,提出了一种改进的差分演化算法,并成功地把它应用于动态规则问题中.改进后的算法融合了对称算法、锦标赛策略、凸变异和二次变异等思想.实验证明,改进后的算法在最优解的稳定性、收敛速度和求解... 详细信息

在对传统差分演化算法深入研究的基础上,提出了一种改进的差分演化算法,并成功地把它应用于动态规则问题中.改进后的算法融合了对称算法、锦标赛策略、凸变异和二次变异等思想.实验证明,改进后的算法在最优解的稳定性、收敛速度和求解精度方面表现出了较好的性能.

关键词：差分演化算法动态规则对称算法缩放因子

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多群体差分演化算法及其应用

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计算机仿真 2011年第1期28卷 230-233页

作者：廖锋高兴宝南京师范大学泰州学院数学系江苏泰州225300 陕西师范大学数学与信息科学学院陕西西安710062

差分演化算法的变异机制没有充分利用种群的信息,导致变异是盲目的,使计算机速度受到限制。根据粒子群算法信息共享机制的启发,提出了一种多群体差分演化算法,算法将整个种群分成多个子种群,每个子种群通过借鉴本种群的内部经验与整个... 详细信息

差分演化算法的变异机制没有充分利用种群的信息,导致变异是盲目的,使计算机速度受到限制。根据粒子群算法信息共享机制的启发,提出了一种多群体差分演化算法,算法将整个种群分成多个子种群,每个子种群通过借鉴本种群的内部经验与整个种群的外部经验对变异进行指导。一方面,由于变异操作借鉴了子种群的局部信息和整个种群的全局信息,提高了算法收敛的速度;另一方面,多群体增强了种群的多样性,提升了算法的全局搜索能力。数值仿真表明新算法具有很强的稳定性和全局搜索能力,可以有效求解约束优化问题。

关键词：差分演化算法进化算法粒子群算法

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多变异策略的自适应差分演化算法

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计算机科学 2015年第6期42卷 247-250,255页

作者：周雅兰徐志广东财经大学信息学院广州510320 中山大学信息科学与技术学院广州510006

差分演化(Differential Evolution,DE)算法的性能依赖于变异策略的选择和控制参数的设置。不同问题对DE的变异策略和参数的设置各不相同。为了提高DE的性能,提出一种多变异策略的自适应差分演化算法,建立由多种变异策略组成的策略池,两... 详细信息

差分演化(Differential Evolution,DE)算法的性能依赖于变异策略的选择和控制参数的设置。不同问题对DE的变异策略和参数的设置各不相同。为了提高DE的性能,提出一种多变异策略的自适应差分演化算法,建立由多种变异策略组成的策略池,两个主要参数自适应策略控制。为了验证所提算法的性能,在测试数据集CEC2013上进行了实验,并将其与使用6种不同变异策略的原始DE和4种改进DE进行比较。实验结果表明,提出的算法是一种有效的DE变种,其性能优于其它DE。

关键词：差分演化算法多变异策略参数自适应

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基于差分演化算法高斯随机聚类数学建模分析

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科技通报 2017年第10期33卷 20-22,39页

作者：陈彬韬史慧娟黄河交通学院河南焦作454950

提出一种基于差分演化算法高斯随机聚类数学建模分析方法。该方法首先对高斯随机聚类差分演化算法的基础理论进行讨论,并对差分演化算法进行分析,在高斯随机聚类差分演化算法进化的不同阶段对算法参数的缩放因子与杂交概率进行相应的调... 详细信息

提出一种基于差分演化算法高斯随机聚类数学建模分析方法。该方法首先对高斯随机聚类差分演化算法的基础理论进行讨论,并对差分演化算法进行分析,在高斯随机聚类差分演化算法进化的不同阶段对算法参数的缩放因子与杂交概率进行相应的调整和控制,在增加种群多样性的前提下,调整算法的搜索方向快速找出最优方案完成对差分演化算法高斯随机聚类数学建模分析。实验结果表明,高斯随机聚类差分演化算法相对比差分演化算法具有更好的求解性能,且收敛速度更快。

关键词：差分演化算法高斯随机聚类缩放因子杂交概率

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