【摘 要】
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差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,
【机 构】
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石家庄经济学院信息工程学院,河北大学数学与计算机学院,军械工程学院计算机工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60473045,60471022)
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差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的.HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法.
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