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针对传统演化优化算法难以在动态环境下有效地持续跟踪最优解的问题,本文提出了一种自适应反向扩散演化算法(ARDEA)对动态环境进行寻优.该算法采用多种群策略对最优解进行跟踪,通过设置子种群全局动态监哨点监测环境变化;并引入一种差分粒子群速度更新公式引导个体在搜索空间内不断寻找最优值;同时,本文提出了一种新的排斥策略以确保种群多样性,以及种群持续跟踪最优解的搜索能力.该策略包含两个新方法:其一,采用新提出的群间平均马氏距离判断种群间距离,对于群间距过小的两个子种群进一步通过hill-valley函数判定它们的