| 基于退火加速的差分进化算法改进及应用 |
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| 引用本文： | 陈怡君,刘军民.基于退火加速的差分进化算法改进及应用[J].河南科学,2020,38(1):1-5. |
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| 作者姓名： | 陈怡君 刘军民 |
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| 作者单位： | 西安航空学院,西安 710077;西安交通大学数学与统计学院,西安 710049 |
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| 摘 要： | 差分进化算法(DE)是一种简单有效的启发式全局搜索技术,为解决DE算法运行过程中存在的算法收敛早熟、收敛速度慢和求解精度不高等问题,提出了一种基于退火加速的差分进化算法.该方法在传统DE算法基础上,以退火概率来增强算法的局部开发能力,并利用Hooke-Jeeves算法加快收敛速度,在充分发挥Hooke-Jeeves算法局部探测能力的同时保持了DE算法的全局性能.仿真结果表明,该算法比基本DE算法收敛速度快、精度高,是一种有效的全局优化算法.
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| 关 键 词： | 差分进化 退火加速 Hooke-Jeeves算法 优化 |
Improvement of Differential Evolution Algorithm Based on Annealing Acceleration and Its Application |
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