一种改进的Memetic差分进化算法

摘要

提出一种改进的自适应memetic差分进化算法,通过引入正态分布的概念,在种群初始化和局部搜索方面对经典差分进化算法进行改进,提高其寻优精度.并通过引入自适应算子,在增强算法全局收敛性的同时又保证算法具有较高的收敛速度.实验仿真结果表明,改算法具有较好的全局收敛性并能有效避免早熟收敛.