论文部分内容阅读
提出了一种自适应差分进化算法,该算法在计算过程中自适应调整缩放因子,在搜索初期保持种群的多样性和增强全局搜索能力,后期有利于局部搜索提高算法的精度。数值实验结果表明,该算法有效的避免早熟,提高了全局寻优能力。该算法的性能优于基本微分进化算法。
自适应差分进化算法
【摘 要】
：
提出了一种自适应差分进化算法,该算法在计算过程中自适应调整缩放因子,在搜索初期保持种群的多样性和增强全局搜索能力,后期有利于局部搜索提高算法的精度。数值实验结果表
【机 构】
：
北方民族大学信息与系统科学研究所,宁夏大学数学与计算机学院
【出 处】
：
河北工程大学学报(自然科学版)
【发表日期】
：
2008年4期
其他文献
在对开发面向网络海量空间信息的大型GIS系统(NTGIS)中出现的错误进行跟踪记录后,进行量化分析,目的是识别出有错误倾向(fault-prone)的代码,为如何合理地分配有限的测试资源提供依据,同时也为相关领域提供一定的实验数据。