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Research on an Improved Differential Evolution Algorithm based on Three Strategies for Solving Complex Function

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSH) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Smart Home 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.11 (2015.11)바로가기
  • 페이지
    pp.313-322
  • 저자
    Hao Jia
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A269572

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
For the shortcomings of differential evolution algorithm(DE), such as the low convergence rate in the late evolution, easy to trap into the local optimal solution, and weak situation of the global search ability and the stability of optimization, an improved differential evolution algorithm based on multi-population and dynamic local search(MPDLSDE) is proposed in this paper. In the MPDLSDE algorithm, different populations select different mutation operation model in order to obtain superiority reciprocity between different models in the process of evolution. And the random selected method and small probability perturbation are used to increase the diversity of population and balance the exploitation ability and exploration ability of the algorithm. Then dynamic local search method is used to solve the current optimal solution in order to speed up the convergence rate. Several well-known benchmark functions are selected to validate the efficiency of the MPDLSDE algorithm. The simulation experiment and comparative analysis results show that the MPDLSDE algorithm can enhance the global convergence ability and get the high accuracy solution in high dimensional complex optimization problems.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Differential Evolution Algorithm
 3. An improved differential evolution algorithm
  3.1. Multi-population Strategy
  3.2. Random Mutation Operation Strategy
  3.3. Dynamic Local Search Strategy
 4. Experiment Results and Analysis
  4.1. Experiment Functions
  4.2. Experiment Environment
  4.3. Experiment Results
 5. Conclusion
 References

키워드

Differential evolution algorithm multi-population dynamic local search mutation operator convergence rate complex function

저자

  • Hao Jia [ Department of Electrical Engineering, Dalian Institute of Science and Technology, Dalian 116052 China, Guangxi Key Laboratory of Hybrid Computation and IC Design Analysis, Guangxi University for Nationalities, Nanning 530006 China, The State Key Laboratory of Mechanical Transmissions, Chongqing University ,Chongqing 400044 China, Traction Power State Key Laboratory of Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031 China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSH) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSH)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Smart Home
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1975-4094
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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