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基于自适应差分进化算法的优化
引用本文:李丽蓉,王平.基于自适应差分进化算法的优化[J].山西大学学报(自然科学版),2019(3).
作者姓名:李丽蓉  王平
作者单位:山西警察学院网络安全保卫系;山西财经大学资源环境学院
摘    要:差分进化算法已经应用于许多领域,但是不同变种的差分进化算法中其相关的参数影响其最终的解。如何设置最优参数来求解问题需要进一步研究。文章提出一种新的自适应差分进化算法,并选择一些标准多维多峰函数进行测试,并与其他相关的算法并行比较。实验结果表明,特别是对于标准测试函数Generalised Rosenbrock,当pcr=0.2,F=1.5时,本文提出的SinDE算法最优解的均值为32.57,相对于其他算法StdDE、DDE和JDE最优解的均值分别为62.89、219.14和254.42,显著接近最优值。

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