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局所的降下方向と差分変異個体の混合によるDifferential Evolutionの改良

机译:通过混合本地血统和差异突变个体来改善差异进化

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摘要

Differential Evolution(DE)は1995年にStornとPriceにより提案された実数値最適化問題を対象とした探索手法である.探索効率,頑健性の高さから多くの分野で利用されているが,変数間依存性が強いといった特徴をもつ問題に村しては更なる性能向上が望まれている.性能向上手法として提案されており,従来のDEよりも収束速度が速い特徴をもつ滑降シンプレックス法を取り入れたDE(DSM DE)には局所最適解からの脱却が遅い,あるいはできない問題点が存在する.本論文では従来のDEで用いられている差分変異個体の生成アルゴリズムに滑降シンプレックス法による降下方向の概念を混ぜることで上記問題点を解決する手法を提案する.また,必要となるパラメータを最適化の進行具合に依存して変化させる手法を提案する.提案手法を4種類のテスト関数によって従来のDE及びDSMDEと比較し,その有用性を示す.
机译:差分进化(DE)是Storn和Price在1995年提出的一种针对实值优化问题的搜索方法。由于其较高的搜索效率和鲁棒性,它已在许多领域中使用,但是对于变量之间具有很强依赖性的问题,希望性能进一步提高。已经提出作为性能改进方法的DE(DSM DE),并结合了下坡单纯形法,该方法比传统DE具有更快的收敛速度,但存在一个问题,即偏离局部最优解的速度很慢或不可能。 。在本文中,我们提出了一种解决上述问题的方法,将下坡单纯形法的下降方向概念与常规DE中使用的差异突变个体的生成算法混合在一起。我们还提出了一种根据优化进度更改所需参数的方法。通过四种测试函数将所提出的方法与传统的DE和DSMDE进行了比较,并显示了其实用性。

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