论文研究 一种改进的动态多种群并行差分进化算法.pdf

针对单种群差分进化算法易出现早熟收敛的问题, 提出了一种改进的动态多种群并行差分进化算法。该算法首先利用佳点集方法产生初始种群以增强算法的稳定性和全局搜索能力。基于个体的适应度将种群分为三个子种群, 并分别执行采用不同实验向量产生策略和控制参数设置的差分进化算法, 既保持了各个子种群算法的独立性和优越性, 又不增加算法的复杂性。仿真实验结果表明该算法具有较好的寻优性能。