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[期刊] 运筹与管理
[作者]
张大斌 杨添柔 潘玉辰 周茜 张文生
提出了基于精英协同的混洗差分进化算法(Shuffled Differential Evolution,SDE)。该算法引入反向学习的初始化机制,并对设置的普通群和虚拟精英群采用不同的差分策略,进而将精英个体作为信息通道实现种群间的信息交流;同时,借助定期混洗机制实现种群间的文化交流,从而达到协同进化的目的;此外,对长期停滞的个体进行跳变操作,以充分挖掘种群的搜索潜能,增强搜索的有效性。通过函数仿真,并与PSO及其它差分进化算法比较,结果表明该算法具有较好的寻优能力。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
蔡万刚 蔡志伟 郑建国
为了进一步提高差分进化算法的收敛速度、算法精度和稳定性,采用多种群技术来增加算法收敛速度和降低复杂度;利用精英区域学习策略来对算法的全局搜索能力和算法精度进一步提升,引进自适应免疫搜索策略,以实现自适应修正差分算法的变异因子和交叉因子。通过五个测试函数,把本文算法与最新文献中的算法进行对比,表明算法在收敛速度、精度和高维问题寻优能力方面的优越性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
蔡万刚 蔡志伟 郑建国
为了进一步提高差分进化算法的收敛速度、算法精度和稳定性,采用多种群技术来增加算法收敛速度和降低复杂度;利用精英区域学习策略来对算法的全局搜索能力和算法精度进一步提升,引进自适应免疫搜索策略,以实现自适应修正差分算法的变异因子和交叉因子。通过五个测试函数,把本文算法与最新文献中的算法进行对比,表明算法在收敛速度、精度和高维问题寻优能力方面的优越性。
[期刊] 物流技术
[作者]
李楼生
综合考虑实际中普遍存在的补货资金约束、运输能力约束以及"部分产品不能同时运输"这一运输条件的限制,构建了结合产品运输策略的联合补货模型,并设计混合差分进化算法对模型进行求解,证实了模型的有效性。此外,对需求率和单位库存持有成本进行敏感性分析,结果表明这两个参数的变化均会使补货成本增加,且需求率对总补货成本的影响程度较大。而需求率和单位库存持有成本的增加还会使基本补货周期T减小,表明企业需更频繁地订货。
[期刊] 物流技术
[作者]
李楼生
综合考虑实际中普遍存在的补货资金约束、运输能力约束以及"部分产品不能同时运输"这一运输条件的限制,构建了结合产品运输策略的联合补货模型,并设计混合差分进化算法对模型进行求解,证实了模型的有效性。此外,对需求率和单位库存持有成本进行敏感性分析,结果表明这两个参数的变化均会使补货成本增加,且需求率对总补货成本的影响程度较大。而需求率和单位库存持有成本的增加还会使基本补货周期T减小,表明企业需更频繁地订货。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
黄健
通过改变初始种群的产生过程,并对目标个体的变异、交叉操作过程进行改进,包括变异修复、变异个体取舍、中间个体处理、控制参数(试验时间)调整,给出了改进差分进化算法.通过试验详细分析了各个控制参数对算法寻优性能的影响.
关键词：
种群 变异 交叉 选择
[期刊] 工业工程
[作者]
何立华 马芳丽
本文研究了工期模糊情况下的资源受限项目调度问题，采用一种基于区间数距离的模糊取最大运算比较模糊工期的大小，解决了以往研究中忽略的工期模糊情况下，项目关键路径可能会发生改变，相应地各活动的模糊调度时间以及项目的模糊最短工期也可能随之发生改变的问题。引入一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法，并对算法的惯性权重进行改进来求解上述问题。通过一个算例验证了所建立模型及提出方法的有效性。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
陈童 常安定 李江杰 吴田军
【目的】研究自适应差分进化算法在反求含水层参数中的适用性。【方法】以理论计算值与实际观测值的离差平方和的均值作为目标函数,应用自适应差分进化算法优化待估含水层参数;计算相关实例,对比改进直线图解法、混沌序列优化算法、简算法、泰斯配线法、线性回归法与自适应差分进化算法的最终优化结果。【结果】与改进直线图解法、混沌序列优化算法和简算法等计算方法相比,自适应差分进化算法的计算结果更加精确,与实际观测值的差异较小;对于不同的含水层参数取值范围,自适应差分进化算法较传统差分进化算法稳定且寻优率与计算结果精度更高。【结论】自适应差分进化算法是一种有效的反求含水层参数的方法。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
谈峰 王伟
针对柔性车间作业调度问题,在深入分析差分进化算法的基础上,提出了一种多种群差分进化算法.该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强,鲁棒性好,和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强,收敛速度快;包含若干个普通种群和一个精英种群,普通种群采用DE/rand/2/bin变异方式,精英种群采用DE/best/2/bin变异方式,普通种群和精英种群及普通种群之间在适当的时候进行优秀个体迁移,以实现全局搜索能力和收敛速度之间的平衡,并从现实生产实际出发,建立了双目标柔性车间作业调度数学模型.最后,将该算法应用于一个调度算例,仿真结果表明,该算法可行有效.
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
孟显 王艳君 安艳丽 白杰
含风电场的电力系统无功优化是一种具有多状态、多约束条件的非线性规划问题。针对其存在易陷入局部最优的缺点,提出了改进的差分进化算法。在基本差分进化算法中,融入递增二次函数交叉算子以增加算法的收敛速度。当算法陷入早熟后,对最优个体和随机选取的个体采用随机扰动的变异策略,帮助其跳出局部极值。仿真算例表明:改进的算法能有效地寻找到全局最优解,明显提高收敛速度,具有良好的自适应特性。
关键词：
改进差分进化算法 风电场 无功优化
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郑建国 陈克明 蔡万刚
为提高已有多目标进化算法在求解复杂多目标优化问题上的收敛性和解集分布性,提出一种基于种群自适应调整的多目标差分进化算法。该算法设计一个种群扩增策略,它在决策空间生成一些新个体帮助搜索更优的非支配解;设计了一个种群收缩策略,它依据对非支配解集的贡献程度淘汰较差的个体以减少计算负荷,并预留一些空间给新的带有种群多样性的扰动个体;引入精英学习策略,防止算法陷入局部收敛。通过典型的多目标优化函数对算法进行测试验证,结果表明所提算法相对于其他算法具有明显的优势,其性能优越,能够在保证良好收敛性的同时,使获得的Pareto最优解集具有更均匀的分布性和更广的覆盖范围,尤其适合于高维复杂多目标优化问题的求解。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郑建国 陈克明 蔡万刚
为提高已有多目标进化算法在求解复杂多目标优化问题上的收敛性和解集分布性,提出一种基于种群自适应调整的多目标差分进化算法。该算法设计一个种群扩增策略,它在决策空间生成一些新个体帮助搜索更优的非支配解;设计了一个种群收缩策略,它依据对非支配解集的贡献程度淘汰较差的个体以减少计算负荷,并预留一些空间给新的带有种群多样性的扰动个体;引入精英学习策略,防止算法陷入局部收敛。通过典型的多目标优化函数对算法进行测试验证,结果表明所提算法相对于其他算法具有明显的优势,其性能优越,能够在保证良好收敛性的同时,使获得的Par
[期刊] 工业工程
[作者]
侯玲娟 周泓
针对差分进化算法求解组合优化问题存在的局限性,引入计算机语言中的2种按位运算符,对差分进化算法的变异算子进行重新设计,用来求解不确定需求和旅行时间下同时取货和送货的随机车辆路径问题(SVRPSPD)。通过对车辆路径问题的benchmark问题和SVRPSPD问题进行路径优化,并同差分进化算法和遗传算法的计算结果进行比较,验证了离散差分进化算法的性能。结果表明,离散差分进化算法在解决复杂的SVRPSPD问题时,具有较好的优化性能,不仅能得到更好的优化结果,而且具有更快的收敛速度。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
苑清敏 刘俊 李健 贾晓峰
针对当前供水系统节能降耗的需求,根据供水系统运行特点,利用合理划分调度期的方式,建立了以节能为目标的优化调度模型;采用差分进化算法对模型进行求解,应用实数编码将决策变量表示为进化种群中的个体;运用罚函数法对约束条件进行转换,并使用加法和乘法的形式进行组合,构建了适应度函数;采用标准差分策略进行变异操作;以天津市中心城区供水系统为例,验证了模型与差分进化算法的有效性,并与遗传算法进行了对比,显示出前者在求解该模型上具有一定的优势。
关键词：
供水系统 节能调度 差分进化算法
[期刊] 林业科学
[作者]
林达坤 黄世国 张飞萍 梁光红 吴松青 胡霞 王荣
【目的】应用计算机图像处理技术提取昆虫图像特征,提出一种新的特征选择技术筛选昆虫识别相关的特征,以准确、快速地识别出鳞翅目昆虫种类。【方法】基于开源的利兹蝴蝶数据集和拍摄的以森林鳞翅目昆虫为主的数据集,采用改进的纹理特征提取算法(DRLBP)提取鳞翅目昆虫图像纹理特征,应用汉明距离计算的粒子间距离度量种群多样性,提出进化过程中自动调整多样性的方法,给出二进制自适应差分进化算法(BADE)。利用BADE算法筛选合适的较小维数的纹理特征子集,并用基于概率协同表示的分类器(PROCRC)进行图像分类。【结果】PROCRC分类器在所有数据集上均展现出良好分类效果,平均识别率分别为81.73%和88.18%。经特征选择后的昆虫的分类精度显著提升,最高提升率达13.49%。BADE的性能高于其他特征选择算法,且经BADE算法特征选择后纹理数据集的维数和分类所需时间均显著下降,其降维率接近50%,时间减少率最高达50%。【结论】BADE算法可有效进行特征选择,提高识别精度,节约模型的识别时间,利用群体智能优化算法对鳞翅目昆虫图像进行特征选择的方法具有可行性,DRLBP和BADE算法相结合的鳞翅目昆虫识别方法在农林昆虫的快速、准确识别中具有广阔应用前景。
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