【摘 要】
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差分进化(differential evolution,DE)算法是一种种群随机搜索算法,但其在收敛过程中存在着容易陷入局部最优、收敛精度不高等问题.为更好地提升DE算法的性能,提出一种改进算法为基于反向学习和伯恩斯坦算子的差分进化算法.反向学习策略用于增加种群的多样性,扩大种群的搜索范围,从而弥补陷入局部最优的不足,提高了收敛速度;伯恩斯坦多项式随机产生算法的结构参数值控制了进化过程中的突变和交叉阶段,改变了差分进化算法原有的进化策略,提高了收敛性能,是一种更加快速、高效的无参数方法.通过国际标准测试函
【机 构】
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天津科技大学人工智能学院,天津300457
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差分进化(differential evolution,DE)算法是一种种群随机搜索算法,但其在收敛过程中存在着容易陷入局部最优、收敛精度不高等问题.为更好地提升DE算法的性能,提出一种改进算法为基于反向学习和伯恩斯坦算子的差分进化算法.反向学习策略用于增加种群的多样性,扩大种群的搜索范围,从而弥补陷入局部最优的不足,提高了收敛速度;伯恩斯坦多项式随机产生算法的结构参数值控制了进化过程中的突变和交叉阶段,改变了差分进化算法原有的进化策略,提高了收敛性能,是一种更加快速、高效的无参数方法.通过国际标准测试函数的实验结果表明,改进后的差分进化算法具有更强的全局寻优能力,整体收敛速度和精度明显提高.
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目前应力速度声波方程数值模拟普遍采用时间二阶和空间2M阶交错网格差分法,相应的差分系数仅利用空间域频散关系和泰勒展开求解.但波动方程数值求解在时间和空间域同时进行,仅利用空间域频散关系计算差分系数,易产生数值频散,因而影响数值模拟精度.针对该问题,从差分离散波动方程和平面波理论出发,推导出了时间二阶、空间2M阶交错网格差分法的时空域频散关系,并进一步导出了基于时空域频散关系和泰勒展开的差分系数算法,该算法求解的差分系数随地震波的传播速度自适应变化.数值频散分析结果表明,新的差分系数算法能够有效减小数值频散
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