动态种群策略改进的差分进化算法

1 下载量 65 浏览量 更新于2024-08-31 收藏 578KB PDF 举报
本文主要探讨了"动态种群策略下的差分进化算法"(Differential Evolution Algorithm with Dynamic Population Scheme),发表于2016年的《无线与移动计算国际期刊》(International Journal of Wireless and Mobile Computing)第10卷第3期。差分进化算法作为一种高效的种群优化算法,在解决各种优化问题上表现出色。然而,尽管变异因子(F)和交叉概率(CR)的调整备受关注,种群规模参数的优化却相对较少被研究。 作者们认识到种群大小对算法性能具有重要影响,因此在本研究中提出了一个创新的动态种群管理策略。这个策略分为两部分:一是基于洛吉斯汀模型的部分,用于根据当前种群状态动态计算应增加的新个体数量,以保持算法的多样性;二是基于对抗学习的部分,用于生成新个体,通过与当前种群中的最优解或相反解进行对比,以增强搜索的灵活性和解决问题的能力。 通过这种方式,动态种群策略能够根据问题的复杂性和算法的进展来动态调整种群规模,从而避免了固定种群大小可能带来的局限性,提高了算法的收敛速度和解决方案的质量。这种方法旨在提高DE算法的适应性和鲁棒性,使得它能够在不同类型的优化任务中展现出更好的性能。 这篇研究论文对于改进差分进化算法的控制参数提供了新的视角,特别是对种群规模的动态管理,为解决实际工程问题中的优化难题提供了一种实用且有效的工具。通过结合数学模型和学习机制,它有望推动优化算法领域的进一步发展。