基于反向?qū)W習(xí)的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法
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標(biāo)簽：反向?qū)W習(xí)(1281)
為解決差分進(jìn)化（ DE）算法過早收斂與搜索能力低的問題，討論對控制參數(shù)的動態(tài)調(diào)整，提出一種基于反向?qū)W習(xí)的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法。該算法通過反向精英學(xué)習(xí)機(jī)制來增強(qiáng)種群的局部搜索能力，獲取精確度更高的最優(yōu)個體；同時(shí)，采用高斯分布隨機(jī)性提高單個個體的開發(fā)能力，通過擴(kuò)充種群的多樣性，避免算法過早收斂，整體上平衡全局搜索與局部尋優(yōu)的能力。采用CEC 2014中的6個測試函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并與其他差分進(jìn)化算法進(jìn)行對比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法在收斂速度、收斂精度及可靠性上表現(xiàn)更優(yōu)。
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