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针对以往文献中高斯变异差分进化算法变异方式的导向性过于单一,不利于算法种群结构多样性保持,种群进化信息吸取过于单调的弱点,设计了一种差异化高斯双导向差分进化算法。采用向量图分析方法设计了一种新的高斯双导向变异方式,该变异方式能够兼顾全局进化、局部进化及个体进化信息,以当前全局最优值和个体历史最优值作为个体进化的两个不同导向,从而使变异后的个体能够吸收更多的种群进化有利信息并加以利用,并且根据种群个体进化差异化程度选取合适的变异方式。对差异化高斯双导向差分进化算法的性能进行计算机仿真设计验证,并对算法