基本差分进化算法_第1页
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文档简介

1、基本差分进化算法(1初)始化。利用个维数为的实数值参数向量作为每一代的种群，每个个体表示为：式中：个体在种群中的序列；进化代数；种群规模，在最小化过程中保持不变。为了建立优化搜索的初始点，种群必须被初始化。通常寻找初始种群的一个方法是从给定边界约束内的值中随机选择。在研究中,一般假定对所有随机初始化种群均符合均匀概率分布。设参数变量的界限为X(L)XX(U)，则：jjjXrand(0,1)(X(u)X(l)+X(l)(=，ji,0jjj式中：，在0之间产生的均匀随机数。如果预先可以得到问题的初步解，初始种群也可以通过对初步解加入正态分布随机偏差来产生，这样可以提高重建效果。变异。对于每个目标向

2、量，基本算法的变i，G异向量如下产生：vX+F(xx)()i,G+1r1,Gr2,Gr3,G其中，随机选择的序号1和互不相同，且1和与目标向是一个实量序号也应不同，所以须满足三4变异算子e常数因数，控制偏差变量的放大作用。(3交)叉。为了增加干扰参数向量的多样性，引入交叉操作。则试验向量变为：u=(u,uu)()i,G11i,G12i,G1Di,G1卩如果randb(j)CR或者j-rnbr(i)u=CR且jrnbr(i)ji,G+1式中：产生，之间随机数发生器的第个估计值；e,一选择的序列，用它来确保u至少从ui,G+1i,G+1获得一个参数；一一交叉算子，取值范围为，。（4选）择。为决定试

3、验向量u，是否会成为下一代中的成员，按照贪婪i,G+1准则将试验向量与当前种群中的目标向量进行比较。如果目标函数要被最小化，那么具有较小目标函数值的向量将在下一代种群中赢得一席地位。下一代中的所有个体都比当前种群的对应个体更佳或者至少一样好。注意在选择程序中试验向量只与一个个体相比较，而不是与现有种群中的所有个体相比较。边界条件的处理。在有边界约束的问题中，确保产生新个体的参数值位于问题的可行域中是必要的，一个简单方法是将不符合边界约束的新个体用在可行域中随机产生的参数向量代替。即：若ux(L)或者ux(U)，那么：TOC o 1-5 h zji,G+1jji,G+1jurandj0,1(x(u)一x(l)+x(l)，(=，ji，G，1jjj另外一个方法是

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