10.3969/j.issn.1000-386x.2021.07.043
自适应二次变异的改进差分进化算法及其应用
针对差分进化算法存在易早熟、收敛精度低等缺陷,提出一种自适应二次变异的改进差分进化算法(Modified differential evolution algorithm based on adaptive secondary variation,ASVDE).采用多变异策略,并加入动态调节因子平衡不同变异策略的权重;当适应值不更新的代数达到设定值时,利用全局最优信息和柯西分布对当前种群进行二次变异优化,使算法及时跳出停滞状态,最终在反向个体与试验个体间获得最优结果.仿真结果表明,相比于其他3种算法,ASVDE算法的精度更高,应用于电力系统经济调度问题所得结果也更优.
差分进化算法、变异策略、反向个体、电力系统经济调度
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TP18(自动化基础理论)
江苏省普通高等学校研究生科研创新计划2018YXJ077
2021-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
271-280
