为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度,提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比,全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。
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【优化预测】差分进化算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 1315期】.zip
2022-11-29 19:41:18 86KB
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差分进化算法是最近兴起的一类启发式算法,其高效的进化策略与规则为生产、调度等问题提供确实可行的方案。
2022-11-25 10:10:17 29KB 差分进化
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https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.12.065 MATLAB源码 结合SHADE和IDE两个算法进行分层运算
2022-11-09 15:23:08 2.87MB 进化计算 差分进化 DE matlab
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针对粒子群容易陷入局部最优的情况,加入了小生境技术,避免了粒子群陷入局部最优,保持种群多样性的优点!
2022-11-06 21:42:08 3.75MB 小生境粒子群
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针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.
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此代码编写了最新的一种种群框架,采用判断阈值执行不同的种群演变方式。其中利用到宏参数与为参数纪念性调控种群,然后比较好的平衡种群多样性。代码内涵操作说明和测试集CEC2005/CEC2013/CEC2017,适用于改进!
该资源是最新2022年差分进化算法处理单目标优化的文章代码还原,内包含测试集CEC2005/CEC2013/CEC2017/标准测试集,其都可以采用该算法优化
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果
2022-07-12 12:51:05 240KB matlab
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标准差分进化算法多目标线性规划的若干解法及MATLAB实现
2022-07-10 22:15:31 2KB DE
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