高维优化问题的多策略云差分进化算法

摘要

针对传统差分进化算法在求解高维优化问题时,耗时长、精度不高的问题,提出一种基于多种群机制的混合策略的云差分进化算法。将种群划分成若干子种群,各子种群采用不同的策略并行进化;种群进化若干代数后,按拓扑结构进行个体迁移,增加多样性,提高寻优机率。利用MapReduce模型,将子种群分发到集群上并行,提高求解速度。仿真结果表明,该算法在求解1000维的13个优化问题时,能取得较好的精度,提高求解效率。