貝塞爾搜尋差異演化演算法 含Matlab原始碼

2021-10-14 09:02:20 字數 679 閱讀 4392

本文提出了一種新的通用差分進化演算法,貝塞爾搜尋差分進化演算法,besd。

差分進化演算法(de)是解決實值數值優化問題的常用隨機搜尋方法。不幸的是,de的問題解決成功率對所使用的人工數字遺傳運算元(即突變和交叉運算元)的內部引數非常敏感。儘管已經為de開發了幾種突變和交叉方法,但是在解決de問題的同時,還沒有一種分析方法可以用來選擇最有效的突變和交叉方法。因此,de使用的人工數字遺傳運算元的選擇和引數調整過程基於耗時的反覆試驗過程。現代de版本的開發一直專注於快速開發,結構簡單,高效的遺傳運算元,對其內部引數的初始值不敏感。與de不同,通用差分演算法(ude)的問題解決成功對所使用的相關人工數值遺傳運算元的結構和內部引數不敏感。本文提出了一種新的ude,即bezier搜尋差異演化演算法besd。besd的變異和交叉運算元在結構上簡單,快速,獨特,並產生高效的試驗模式。besd利用部分精英精英的獨特變異運算元和獨特的交叉運算元。在本文中,通過使用dim = 30的cec2014的30個基準測試問題和乙個3d視域問題作為實際應用進行了實驗。使用wilcoxon signed rank檢驗,將besd解決問題的成功與cec2014的五個頂級方法進行了比較,即crmlsp,mvo,wa,shade和lshade。統計結果表明,besd的問題解決成功率總體上優於比較方法。

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