基于动态模式搜索的差分进化算法

摘要

针对传统差分进化算法在优化多维复杂函数时早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种基于模式搜索的差分进化算法.在优化过程中加入判断个体早熟收敛的机制,若检测到有早熟现象,以当前种群搜索到的最优解作为有效初始点进行模式搜索,使算法跳出局部最优,增强全局寻优能力.采用典型的测试函数进行仿真,结果表明,与基本差分进化算法和基于混沌搜索的差分进化算法相比,该算法最易跳出局部最优解,收敛精度较高,优化性能较强.