子空间聚类变异算子提升差分进化算法收敛性
86 浏览量
更新于2024-07-15
收藏 1.21MB PDF 举报
本文主要探讨了"子空间聚类变异算子在收敛差分进化算法中的应用"(Subspace Clustering Mutation Operator for Developing Convergent Differential Evolution Algorithm)。作者们是来自武汉理工大学计算机科学与技术学院的 Zhongbo Hu、Shengwu Xiong,以及湖北工程大学数学与统计学院的 Xiuhua Wang、Qinghua Su 和 Mianfang Liu,以及 Zhong Chen。研究发表于2014年,受到了学术编辑 Dan Simon 的关注。
差分进化(Differential Evolution, DE)作为一种强大的全局优化算法,在解决复杂问题时展现出了显著效果。然而,算法的变体仍然存在停滞(stagnation)问题,即在搜索过程中可能陷入局部最优,导致搜索效率下降。为了克服这一挑战,两位作者提出了子空间聚类变异算子,这是一种创新的方法,旨在增强DE算法的探索性和收敛性。
子空间聚类变异算子的核心思想是将搜索空间划分为多个子空间,每个子空间内的个体可以共享相似的特征,这样可以在保持算法多样性的同时,利用子空间内的结构进行更有效的搜索。这个变异操作可能包括选择、交叉和变异三个基本步骤,但在此基础上,作者可能引入了针对子空间特性的特殊处理策略,如在子空间内进行局部优化,或者在不同子空间之间进行信息交换,从而打破原有的搜索路径,避免陷入局部最优。
通过实验分析,研究者展示了子空间聚类变异算子如何改善DE算法的性能,尤其是在处理高维、非线性和多模态优化问题时。论文还可能包含了详细的算法设计细节、实验设置、性能指标比较以及与传统DE算法的对比结果,以证明新提出的变异算子在收敛速度和解决方案质量方面的提升。
这篇文章对改进DE算法进行了深入的研究,不仅提升了算法的全局搜索能力,还在实际问题解决中展示了其潜在的优势。对于理解和改进全局优化方法,尤其是那些关注算法收敛性和优化效率的读者来说,这篇论文提供了有价值的理论基础和实践经验。
2022-04-20 上传
2022-06-06 上传
2021-07-14 上传
2012-11-03 上传
2012-03-19 上传
2019-08-16 上传
2022-09-24 上传
点击了解资源详情
weixin_38706531
- 粉丝: 3
- 资源: 945
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集