基于随机邻域变异和趋优反向学习的差分进化算法
Differential evolution algorithm based on random neighborhood mutation and optimal opposition-based learning
北方民族大学 a. 数学与信息科学学院; b. 宁夏智能信息与大数据处理重点实验室, 银川 750021
摘要
传统差分进化（DE）算法在迭代过程中不能充分平衡全局勘探与局部开发，存在易陷入局部最优、求解精度低、收敛速度慢等缺点。为提升算法性能，提出一种基于随机邻域变异和趋优反向学习的差分进化（RNODE）算法并对其进行复杂度分析。首先，为种群中每个个体生成随机邻域，用全局最佳个体引导邻域最佳个体生成复合基向量，结合控制参数自适应更新机制构成随机邻域变异策略，使算法在引导种群向最优方向趋近的同时保持一定的勘探能力；其次，为了进一步帮助算法跳出局部最优，对种群中较差个体执行趋优反向学习操作，扩大搜索区域；最后，将RNODE与九种算法进行对比以验证RNODE的有效性和先进性。在23个Benchmark函数和两个实际工程优化问题上的实验结果表明，RNODE算法收敛精度更高、速度更快、稳定性更优。
基金项目
宁夏自然科学基金重点资助项目(2022AAC02043)
宁夏高等教育一流学科建设基金资助项目(NXYLXK2017B09)
北方民族大学重大科研专项资助项目(ZDZX201901)
南京证券支持基础学科研究项目(NJZQJCXK202201)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0785
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2003-2012
文章编号: 1001-3695(2023)07-013-2003-10
发布历史
[2023-02-27] 优先出版
[2023-07-05] 印刷出版
引用本文
左汶鹭, 高岳林. 基于随机邻域变异和趋优反向学习的差分进化算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (7): 2003-2012. (Zuo Wenlu, Gao Yuelin. Differential evolution algorithm based on random neighborhood mutation and optimal opposition-based learning [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (7): 2003-2012. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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