混合差分進化算法及應用研究.pdf

1、差分進化算法是由Storn和Price于1995年提出的一種新的智能優(yōu)化算法。它是一種簡單有效的全局優(yōu)化算法，并且具有較好的穩(wěn)定性和較快的收斂速度。由于其原理簡單，易于理解和實現(xiàn)，以及受控參數(shù)少等優(yōu)點，一經(jīng)提出就得到了廣泛的研究和應用。
　　 本文首先介紹了最優(yōu)化問題的模型，對其按不同的標準進行了分類，接著又闡述了最優(yōu)化方法的分類，并對各類方法進行了簡要介紹。文章的重點是智能優(yōu)化算法，因此，對幾種智能優(yōu)化算法進行了概括性的描述。

2、
　　 差分進化算法雖然有很多優(yōu)良的性能，但是作為一種新的正在發(fā)展的算法，其在很多方面還不成熟。針對參數(shù)設置困難的問題，文章通過大量的實驗詳細分析了影響算法性能的三個參數(shù)，并給出了選取規(guī)則。盡管差分進化算法獲得了廣泛的研究，相對于其它算法，其研究成果還較為分散，因此，本文給出了各種變異策略，并分析了各策略的優(yōu)劣，以及不同策略的適用范圍，對差分進化算法的應用有一定的指導作用。
　　 為了進一步改善和提高差分進化算法的性能，

3、提出了三種混合差分進化算法。一是利用復合形算法較強的處理約束條件的能力，提出了用于求解非線性約束優(yōu)化問題的差分進化算法，擴展了差分進化算法的應用領域。二是將具有較強局部搜索能力的Hooke-Jeeves算法以退火策略加速差分進化算法，構造了基于退火加速的差分進化算法，提高了算法的收斂速度和精度。三是在算法中引入適應度方差來判斷種群多樣性，并利用混沌的特性，提出了基于混沌搜索的差分進化算法，增強了算法的全局搜索能力。
　　 最后，