基于分布估计的离散差分演化算法

作     者：周雅兰 王甲海 ZHOU Ya-lan;WANG Jia-hai

作者机构：广东商学院信息学院广东广州510320 中山大学信息科学与技术学院广东广州510275 

基　　金：国家自然科学基金项目(60805026 60905038) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20070558052) 教育部留学回国人员科研启动基金项目(教外司留1108号) 广东省自然科学基金项目(07300630) 广东商学院校级科研基金项目(08BS52001) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2010年第31卷第4期

页      码：825-828,888页

摘      要：差分演化(DE)是解决优化问题的非常有效的新兴智能算法,但它主要用于连续优化领域,至今尚不能象解决连续优化问题那样有效的处理组合优化问题。首先提出了离散DE用于组合优化问题,然后在离散DE中引入分布估计算法(EDA)来提高性能,把EDA抽样得到的全局统计信息和离散DE获得的局部演化信息相结合来产生新解,形成基于EDA的离散DE算法。为了保持种群多样性,在提出的算法中引入了位翻转变异操作。实验结果表明,EDA能大大提高离散DE的性能。

主 题 词：演化算法 离散差分演化 分布估计 无约束二进制二次规划问题 组合优化 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2010.04.031

馆 藏 号：203788080...