一种基于密度聚类的小生境差分进化算法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bb1206

【摘要】

：

针对基本差分进化算法早熟收敛的缺陷，提出了一种基于密度聚类的小生境差分进化算法。该算法基于DE／rand／2／bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好和DE/boest／2／bin变异方式局部搜索

【作者】

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张航王伟郑玲李丹丹熊富强

【机构】

：

中南大学信息科学与工程学院,湖南商学院会计系,湖南大学金融学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2008年23期

【关键词】

：

早熟收敛密度聚类小生境差分进化种群多样性 premature convergence density clustering niching Differ

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针对基本差分进化算法早熟收敛的缺陷，提出了一种基于密度聚类的小生境差分进化算法。该算法基于DE／rand／2／bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好和DE/boest／2／bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快的特点，首先初始化一个没有子种群的全局种群，再在全局种群中采用DE／rand/2／bin进行迭代搜索，并对其中的个体进行聚类，当聚类簇中的个体数目达到规定的最小规模时形成一个小生境子种群，然后在各子种群中采用改进的DE／best／2／bin进行迭代搜索并重新进行聚类，从而提高进化过程中种群的多样性

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