差分演化算法的集成探索及其變異策略的改進(jìn)與應(yīng)用.pdf

1、差分演化算法是模擬生物群體進(jìn)化行為而提出的一種啟發(fā)式算法，具有流程簡(jiǎn)單、控制參數(shù)少、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，從提出至今得到了廣泛地關(guān)注，被應(yīng)用到許多領(lǐng)域;但同時(shí)也存在局部搜索能力差、易早熟等問(wèn)題，有待改進(jìn)。
　　圍繞優(yōu)化改進(jìn)的目標(biāo)，本文做了以下方面的工作:將其它優(yōu)秀策略/算法如反向?qū)W習(xí)、柯西變異等集成到差分演化算法中，利用它們的優(yōu)點(diǎn)來(lái)提升算法的性能，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性;分析各類(lèi)變異策略的特性，提出一種基于自適應(yīng)變異算子，進(jìn)

2、行了仿真實(shí)驗(yàn)，并將之運(yùn)用于求解資源受限項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題。
　　具體工作包括:(1)提出一種集成柯西變異和反向?qū)W習(xí)的差分演化算法。將柯西變異作為一種單獨(dú)的變異策略運(yùn)用到差分演化算法中，再結(jié)合反向?qū)W習(xí)策略，讓兩者的性能進(jìn)行優(yōu)劣互補(bǔ):以一定的跳變概率自由隨機(jī)地選擇代跳轉(zhuǎn)策略，綜合反向?qū)W習(xí)策略的全局搜索能力、柯西變異策略的局部搜索能力及擾動(dòng)功能，更好地引導(dǎo)進(jìn)化。(2)提出一種基于自適應(yīng)變異算子的差分演化算法。給出個(gè)體向量粒子及維度層定義，并提