【摘 要】
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为了提高进化算法对大规模欺骗问题和等级问题这类复杂组合优化问题的求解能力,提出了一种将模拟退火操作引入到差分进化算法的改进方法。该方法对随机产生的初始个体进行模
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为了提高进化算法对大规模欺骗问题和等级问题这类复杂组合优化问题的求解能力,提出了一种将模拟退火操作引入到差分进化算法的改进方法。该方法对随机产生的初始个体进行模拟退火操作,对新个体进行退温操作,经过若干次迭代后,选择种群中最优解作为所求问题的解。利用模拟退火算子的突变搜索提高种群多样性,使差分进化算法能更好地利用群体差异进行全局搜索。在实验中,用各种类型的欺骗函数和具有树状结构的等级函数对算法进行仿真测试,仿真结果表明该算法在初期保持了种群多样性,在运行的后期能比较好地跳出局部最优解,收敛到全局最优解附近。
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