多群体差分演化算法及其应用

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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。
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