基于局部搜索的Memetic差分演化算法

摘要

差分演化算法是一种模拟生物演化过程提出的一种基于种群的全局优化算法,但缺乏一定的局部搜索能力,从而影响的算法后期的收敛速度和解的求解精度.为了增强差分演化算法的局部搜索能力,同时平衡其勘探和开采能力,提出了一种基于局部搜索和(μ+λ)选择机制的Memetic差分演化算法.算法在基本差分演化算法的基础上加入了局部搜索算法,通过13个高维标准测试函数进行测试,结果表明新算法加快了算法的收敛速度,并且求解精度也优于基本差分演化算法.