【摘 要】
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当最优解偏离目标函数定义域的几何中心时,反向个体容易远离全局最优解,基于反向差分进化算法的性能会大幅降低.该文引入基于当前最优解的反向学习策略,并与差分进化算法相结
【机 构】
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西安理工大学计算机科学与工程学院,西安通信学院军事电子工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60802056,No.61073091);陕西省自然科学基金(No.2010JM8028);西安理工大学优秀博士学位论文研究基金(No.105-211010)资助
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当最优解偏离目标函数定义域的几何中心时,反向个体容易远离全局最优解,基于反向差分进化算法的性能会大幅降低.该文引入基于当前最优解的反向学习策略,并与差分进化算法相结合,求解函数优化问题.当前代的最优解作为候选解和相应反向个体之间的对称点,能保证反向种群的利用率始终维持在较高水平.实验结果表明,该算法可行而高效,且算法性能的提升完全是反向个体的贡献.此外,提出一种增强的基于反向差分进化算法,展示出此类优化方法的最优效果.
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