| 【论文摘要】 |
在最优化领域,一些常规的计算方法如牛顿法、共扼梯度法、单纯形法等很难解决多峰、高维等复杂的优化问题。针对这类问题,人们通过模拟自然界的进化过程,进而提出各种模拟算法用于解决这类问题。基于这种思想而发展起来的一种通用的问题求解方法,我们统称为进化算法。它可以在不用描述问题的全部特征的情况下,采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构,通过对编码进行简单的操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索方向。这种崭新的特点使得进化算法不仅能获得较高的效率而且具有简单、易于操作和通用的特性,因此进化算法越来越受到人们的青睐。
近年来,一种新的进化算法--差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE),被各国学者所广泛关注。它的主要特点是算法简单、收敛速度快,所需领域知识少。通过大量研究发现,DE算法具有很强的收敛能力,比较适合于解决复杂的优化问题。
DE算法从2000年以后才开始被大多数学者研究,已取得了不少研究成果,与其它进化算法相比,DE算法用于求解最优问题时优势比较明显,但也发现算法存在许多待改进的地方,无论是从理论角度还是从实践方面考虑,DE算法目前... |
