改進的差異進化算法求解高維全局優(yōu)化問題研究.pdf

1、全局優(yōu)化問題在科學與工程領域普遍存在,具有重要的研究意義和應用價值。隨著研究的深入,因搜索空間巨大而求解難度大的高維全局優(yōu)化問題逐漸成為優(yōu)化問題研究的新熱點。而對求解一般全局優(yōu)化問題具有較好性能的差異進化算法,在求解高維全局優(yōu)化問題時則需要做很大改進才能取得較好的效果。本文圍繞改進差異進化算法求解高維全局優(yōu)化問題展開,并對進化算法框架等相關領域進行了較為深入的研究。
　　 本文首先闡述差異進化算法的標準實現、常用差異策略、最新發(fā)

2、展和當前研究熱點,在描述了高維全局優(yōu)化問題之后,介紹了對求解高維全局優(yōu)化問題的較為有效的協同進化算法。
　　 本文通過將差異進化算法與Potter協同進化模型結合,提出了一種自適應構造塊識別協同差異進化算法。該算法使用了兩個種群,一個為基因序種群,用于調整候選解個體的基因序以識別構造塊,一個為候選解種群,用于搜索最優(yōu)解和評價基因序個體的優(yōu)劣。兩個種群使用不同的搜索算法進行進化,并具有協同進化機制,通過種群合作搜索最優(yōu)解。實驗表明

3、,自適應構造塊識別協同差異進化算法具有較強的全局和局部搜索能力,是求解高維全局優(yōu)化問題的一種有效算法。
　　 由于目前進化算法的分支眾多,研究者亟需便利的研究工具。本文提出了一種進化算法框架EA++,該進化算法框架抽象了進化算法的種群結構、進化過程、進化算子、適應值評估、數據統計等主要組成部分,提供了進化算法的基礎實現,采用了低耦合的模塊設計、可擴展的分層設計和高效率的底層實現,具有較為安全的異常處理機制。與進化算法領域的其他框