10.3969/j.issn.1000-386x.2014.06.077
采用差分进化策略的入侵杂草改进算法及函数优化应用
针对入侵杂草优化算法易出现早熟且收敛速度较慢的问题,提出一种具有差分进化策略的入侵杂草算法.利用差分进化策略较强的开发能力,对种子进行交叉变异选择操作以帮助算法跳出局部最优;同时,为了提高算法的收敛速度和种群多样性,提出对杂草进行初始化并采用基于混沌反向学习的初始化方法.对8个标准测试函数进行的仿真实验表明:与标准杂草优化、差分进化及混合杂草优化算法相比,提出的改进算法具有较快的收敛速度、较高的收敛精度及较强的搜索全局最优解的能力.
入侵杂草优化、混沌、反向学习、差分进化策略、函数优化
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TP18(自动化基础理论)
河南省教育厅科学技术研究重点项目15A302103
2014-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
285-288
