在本文中,已提出加权差分进化算法(WDE)来解决实值数值优化问题。 当 WDE 的所有参数都是随机确定时,实际上,WDE 没有控制参数,只有图案大小。 WDE 可以解决单峰、多峰、可分离、可扩展和混合问题。 WDE 具有非常快速且非常简单的结构,此外,由于其非递归性,它可以并行化。 WDE具有很强的探索和开发能力。 在本文中,WDE 在解决 CEC'2013 问题方面的成功与 4 个不同的 EA(即 CS、ABC、JADE 和 BSA)进行了统计比较。 一个 3D 几何优化问题(即 GPS 网络调整问题)和 4 个受约束的工程设计问题被用来检验 WDE 解决现实世界问题的能力。 从执行的测试中获得的结果表明,总的来说,WDE 解决问题的成功率在统计上优于本文中使用的比较算法。
2021-10-08 21:01:13
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matlab
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