快速差分进化算法

来源 :吉林大学学报(理学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：ccf107893228

【摘要】

：

提出一种快速差分进化（FDE）算法.该算法采用根据上一代最优个体确定下一代搜索区间的技术不断更新和缩小搜索区域,从而加快收敛速率,提高收敛精度和鲁棒性.通过对21个极值函数

【作者】

：

安葳鹏屈星龙

【机构】

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河南理工大学计算机科学与技术学院,河南理工大学物理与电子信息学院

【出处】

：

吉林大学学报(理学版)

【发表日期】

：

2017年4期

【关键词】

：

快速差分进化(FDE)算法收敛精度鲁棒性收敛速度 fast differential evolution（FDE）algorithm convergen

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提出一种快速差分进化（FDE）算法.该算法采用根据上一代最优个体确定下一代搜索区间的技术不断更新和缩小搜索区域,从而加快收敛速率,提高收敛精度和鲁棒性.通过对21个极值函数仿真试验分析表明,该算法在问题维数多时,极值函数的收敛速率、收敛鲁棒性和收敛精度明显优于其他算法,且种群初始化形式不影响算法的收敛性能.

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