本文概述了差分進化算法的研究與發(fā)展?fàn)顩r,描述了基本算法的設(shè)計思想,在此基礎(chǔ)上對算法的參數(shù)做了進一步的數(shù)值實驗,從而為算法的改進提供了一定的數(shù)值依據(jù).
首先，為了克服DE算法在求解全局優(yōu)化問題時的缺陷,在基本差分進化算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合了幾種指數(shù)遞增交叉概率算子和自適應(yīng)縮放因子策略,同時采用一種變異機制,對陷入停滯現(xiàn)象的個體進行隨機變異,提出了改進的差分進化算法,對各種改進算法的性能進行數(shù)值實驗與比較.
其次，通過大量實驗靜態(tài)的分析了影響差分進化算法性能的三個參數(shù),給出了動態(tài)參數(shù)的取值策略,提高了算法的智能水平，增強了算法的自適應(yīng)能力和全局尋優(yōu)能力.