基于离散变异控制参数的自适应差分进化算法

基于离散变异控制参数的自适应差分进化算法(论文18000字)
摘要： 在差分进化算法中，含有不同优化变量的最优化问题一般都具有如线性、近似线性、非线性以及高度非线性等不同关系，差分进化算法的优化性能对变异策略和控制参数的选择非常敏感，是因为控制参数和变异策略的选择会直接影响算法能否很好地满足各个优化变量的进化需求并且平衡利用与开发能力。针对控制参数和变异策略的选择问题，本论文提出了基于离散变异控制参数的自适应差分进化算法（DMPSADE）的改进方法，在该算法中，种群中的单个个体所包含的每一个变量均有其自身的变异控制参数，每个个体均有各自的交叉控制参数和变异策略。
关键词：差分进化算法；进化计算；离散变异参数；控制参数适应；变异策略适应

Self-adaptive Differential Evolution Algorithm with Discrete Mutation Control Parameters
Abstract：In differential evolution algorithm, the optimization problem with different optimized variables has different relationships. These different relationships include linear, approximately linear, non-linear and highly non-linear relationships. It is very sensitive for its optimization performance to choose mutation strategy and control parameters. The choice of control parameters and mutation strategy would affect differential evolution algorithm's performance in different optimized variables. Besides, it also influences keeping balance between utilization and exploration directly. Therefore, we proposed an improved way of self-adaptive differential evolution algorithm with discrete mutation control parameters. In this algorithm, each variable of each population’s individual has its own mutation control parameters, each individual has its own crossover control parameter and mutation strategy as well. 
Keywords: differential evolution algorithm; evolution computation; discrete mutation parameter; control parameter adaptation; mutation strategy adaptation

目 录
1 绪论    1
1.1研究背景与研究意义    1
1.1.1差分进化算法简介    1
1.1.2 差分进化算法应用的意义    1
1.2差分进化算法研究现状    2
1.3论文研究内容    3
1.4论文组织结构    3
2 差分进化算法分析    4
2.1差分进化算法应用    4
2.2改进差分进化算法介绍    4
2.2.1基于复合试验向量产生策略和控制参数的差分进化算法    4
2.2.2基于全体参数和变异策略的差分进化算法    4
2.2.3基于可选外部存档的差分进化算法    4
2.2.4基于自适应控制参数的差分进化算法    5
2.2.5基于全局数值优化的策略自适应差分进化算法    5
2.3算法对比    5
2.4本章小结    6
3 基于离散变异控制参数的自适应差分进化算法及测试函数集合    7
3.1标准差分进化算法概述    7
3.2基于离散变异控制参数的自适应差分进化算法编码概述    7
3.3基于离散变异控制参数的自适应差分进化算法的总体实现    8
3.4基于离散变异控制参数的自适应差分进化算法流程    9
3.4.1初始化操作    9
3.4.2基于标准差分进化算法的种群演化    9
3.4.3变异策略自适应    10
3.4.4控制参数自适应    11
3.4.5迭代与评估    11
3.5测试函数选取    12
3.6本章小结    32
4 基于离散变异控制参数的自适应差分进化算法的改进与分析    33
4.1基于离散变异控制参数的自适应差分进化算法的改进    33
4.2五种改进差分进化算法与DMPSADE改进算法在30维测试函数上的比较    33
4.3五种改进差分进化算法与DMPSADE改进算法在50维测试函数上的比较    37
4.4五种改进差分进化算法与DMPSADE改进算法在100维测试函数上的比较    39
4.5基于离散变异控制参数的自适应差分进化改进算法的自适应策略    42
4.6基于离散变异控制参数的自适应差分进化改进算法的自适应控制参数    45
5 结论和未来工作    47
5.1结论    47
5.2未来工作    47
参考文献    47
致谢    50