模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2013, Vol. 26 Issue (8): 711-721    DOI:
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具有Pbest引导机制的适应性多策略差分进化算法
向万里1, 2, 马寿峰1, 安美清2
1.天津大学 系统工程研究所 天津 300072
2.兰州交通大学 交通运输学院 兰州 730070
Adaptive Multiple Strategy Differential Evolution Algorithmwith Guiding Scheme of Pbest
XIANG Wan-Li1, 2, MA Shou-Feng1, AN Mei-Qing2
1. Institute of Systems Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072
2.School of Traffic and Transportation, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070

全文: PDF (724 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 

为进一步提升差分进化算法的收敛性能, 提出一种具有Pbest引导机制的适应性多策略差分进化算法(AMSDE)。AMSDE设计交叉概率控制参数库、变异尺度参数库及差分变异策略库, 其中, 交叉概率采用Logistic混沌序列来模拟, 尺度参数采用线性变化机制产生, 差分变异策略库采用6个常用的差分变异策略组成, 并给出算法运行的框架。最后, 基于25个标准测试函数的仿真结果表明, AMSDE的收敛性能优于现存的其它差分进化算法, 具有较好的收敛精度及收敛速度。

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向万里
马寿峰
安美清
关键词 差分进化算法Logistic混沌系统Pbest引导机制多差分变异策略移位旋转函数    
Abstract

To improve the convergence performance of differential evolution algorithm, an adaptive multiple strategy differential evolution algorithm (AMSDE) with guiding scheme of Pbest is proposed. The library of control parameters of the crossover probability, the library of scale parameters of the mutation and the library of the differential mutation strategy are designed in AMSDE. Thereinto, the crossover probability is generated by Logistic chaotic systems, the scale parameter is produced by means of a linear changing scheme, and the library of differential mutation strategy consists of six widely used differential mutation strategies. Subsequently, the framework of AMSDE is given. Finally, simulation results on 25 benchmark test functions demonstrate that AMSDE achieves better convergence precision and a higher convergence speed. And AMSDE outperforms the two state-of-the-art variants of differential evolution algorithms, JADE and CoDE.

Key wordsDifferential Evolution Algorithm    Logistic Chaotic System    Guiding Scheme of Pbest    Multiple Differential Mutation Strategy    Shifted and Rotated Functions   
收稿日期: 2012-07-20     
ZTFLH: TP301.6  
基金资助:

国家自然科学基金项目(No.70971094)、天津市科技支撑计划项目(No.08ZCKFSF01000)、高等学校博士学科点专项项目(No.20090032110033)资助

作者简介: 向万里(通讯作者), 男, 1978年生, 讲师, 博士研究生, 主要研究方向为进化计算、交通系统工程.E-mail:xiangwl@tju.edu.cn.马寿峰, 男, 1965年生, 教授, 博士生导师, 主要研究方向为人工智能、交通系统工程.安美清, 女, 1981年生, 硕士, 讲师, 主要研究方向为智能计算及应用。
引用本文:   
向万里, 马寿峰, 安美清. 具有Pbest引导机制的适应性多策略差分进化算法[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(8): 711-721. XIANG Wan-Li, MA Shou-Feng, AN Mei-Qing. Adaptive Multiple Strategy Differential Evolution Algorithmwith Guiding Scheme of Pbest. , 2013, 26(8): 711-721.
链接本文:  
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