基于计算动词规则的自适应差分进化算法

【摘要】在进化算法的研究领域中,连续空间的多维复杂方程的优化难度较高,而实际生活应用中却需要优化技术寻找其全局最优解。差分进化算法是对实属编码基于种群差异的进化算法,自提出以来,它简单的实现方法、较少的控制参数和稳定的测试效果,使其成为近年来优化算法研究中的热点之一。但差分进化算法在处理高维复杂方程时,它基于种群的随机性进化方式,降低了进化过程鲁棒性,同时容易使得收敛至局部最优解。因此,在进化过程中增加有效的指引使得种群往全局最优所在的地方收敛具有重要意义。计算动词是具有进化属性的模糊动力学系统,利用其在属性空间定义的距离和相似度建造模型来模拟种群进化收敛过程,本文提出了两个改进的自适应差分进化算法,来增强算法的鲁棒性和复杂函数寻求全局最优的能力。首先,为了避免进化过程中早熟收敛于局部最优解,本文在变异策略中采用了小生境方法增加种群的多样性,同时结合了计算动词规则均衡全局搜索能力。其次,最初的差分进化算法对参数具有一定的敏感性,本文又提出了一个双层结构的差分算法,通过自适应参数调整引导种群收敛至全局最优可能存在的区域,而这个参数的自适应调整也是由计算动词规则来实现。小生境变异策略和计算动词规则的结合旨在通过均衡搜索找到各代中每个小生境的有效个体；双层差分算法和计算动词规则可以减少为了寻求最优解所耗费的时间。这两个方法都在常用的基准优化方程中得到检验。测试结果显示,本文提出的将计算动词规则结合的两种方法都存在一定的有效性,在一定程度上提高了算法的有效性和鲁棒性。
【作者】罗咏欣；
【导师】杨涛；
【作者基本信息】厦门大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】差分进化算法；计算动词规则；自适应控制；

【参考文献】
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