自适应差分演化进化算法

摘要

针对差分进化算法易出现早熟收敛、局部搜索能力不足及收敛速度慢的特点,提出一种自适应差分演化进化算法(SDE).该算法在标准差分演化算法的基础上,自适应调整缩放因子(F)和扰动向量,提高算法的搜索速度;混沌调整其遍历方向,促使算法跳出局部极值点,让算法达到全局最优.对多个函数进行仿真试验研究.研究结果表明:该方法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显提高.