引入差分变异算子的进化策略

引入差分变异算子的进化策略(DES)是将差分进化算法(DE)中独特的变异算子引入进化策略(ES)而构成的一种优化算法。DES算法具有较强的鲁棒性,既可保持进化策略快速收敛的特点,又增加了算法的全局搜索能力,提高了优化效率。DES算法的具体步骤如下:

(1)初始化种群,随机产生nPop个个体包括个体的变异方差(X,δ),计算初始种群的适应度,记录初始种群的最优个体Xbest。

(2)执行差分变异,依据下式产生新的个体:

X’ = Xi + F1*(Xbest – Xi) + F2*(Xr1 – Xr2)

式中r1,r2为随机从nPop内选取的不同整数,F1、F2为缩放因子。

(3)对DE变异产生的μ个新的个体进行ES操作包括ES重组和ES变异。

(4)执行选择算子,在新产生的λ个新个体中择优选择μ个个体作为下一代群体。

(5)终止检验,若满足终止条件,则输出成果;否则执行步骤(2)。



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