求解动态优化问题的改进差分进化算法

摘要

提出一种求解动态优化问题的改进差分进化算法.新算法将种群分为跟踪和搜索两个种群.通过监测跟踪种群的当前最优解和次优解来判断环境是否发生变化.发现环境变化时,重新计算种群适应值,分别找出变化后两个种群新的最优解.最优解好的种群,变为跟踪种群,保持不变,采用DE/best/1变异策略,在其最优解附近进行局部搜索;最优解差的种群,变为搜索种群,重新初始化,采用DE/rand/1变异策略全局搜索,扩大搜索范围,寻找新的最优解.搜索过程中,跟踪种群和搜索种群各负其责,相互配合提高了算法的搜索效率.比较跟踪和搜索种群的最优解,好的最优解作为动态优化问题的解.最后,用DynamicFunctionl(DF1)函数对算法进行了验证,实验结果表明该算法可行有效.