首页 期刊 科学技术创新 一种基于差分进化算法和粒子群算法的双进化方式的全局优化算法 【正文】

一种基于差分进化算法和粒子群算法的双进化方式的全局优化算法

作者:张宏; 蒋德勇 盐城工学院; 江苏盐城224000
粒子群算法   差分进化算法   双进化方式   全局最优  

摘要:差分进化算(Differential Evolution Algorithms,DE)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,Ps0)是一种基于种群的全局优化的通用的启发式算法,已经用来求解很多的问题。本文提出一种基于DE和PSO的双进化方式的种群进化策略。对于种群中的每个粒子可以随机选择按照差分进化或者按照粒子群进化。为了提高进化的收敛速度,对于每一代粒子选择一个最优的粒子提供给按照PSO算法进化的粒子使用。通过4个标准函数测试该算法并与PSO和DE算法进行比较,实验证明该算法是一种求解精度高,速度快,鲁棒性好的算法。

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