融合多种搜索策略的差分进化大规模优化算法

摘要：

多峰、高维的大规模优化问题是当前优化领域的研究热点.文中以协同进化算法为框架,提出了一种融合多种搜索策略的差分进化大规模优化算法.基于分解的思想,该算法首先利用自适应差分进化算子对子问题进行局部优化求解;然后引入基于模拟退火的随机搜索机制提高算法的全局搜索能力,并结合局部搜索链对解空间进行深度搜索.采用大规模优化标准函数对算法进行测试,结果表明,文中所提出的算法相比现有算法在平均值和最优解上均取得了更好的优化结果.

关键词：大规模优化、协同进化算法、模拟退火、差分进化、局部搜索

所属期刊栏目：45

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家科技重大专项2014ZX02503-3;国家自然科学基金资助项目61573146;华南理工大学中央高校业务经费专项资金资助项目2015ZZ0100 Supported by the National Science and Technology Major Project of the Ministry of Science and Technology of China2014ZX02503-3;the National Natural Science Foundation of China61573146

在线出版日期：2017-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：97-103,116