一种基于JADE改进的差分演化算法 - 李康顺 王法杰 张楚湖 杨磊 陈琰 (计算机工程与科学, 2015)
差分演化算法有局部搜索能力不足、容易跌入局部最优等缺点,其搜索性能主要依赖于对杂交概率和缩放因子的设置。为了改善上述缺陷,对带归档的自适应差分演化算法JADE进行深入的研究与分析,提出了改进的自适应差分演化算法ZJADE。该算法采用斜帐篷混沌映射函数初始化种群,在每次迭代中为每个个体分别产生满足正态分布、柯西分布的杂交概率和满足正态分布的缩放因子,并且记录成功变异个体的杂交概率和缩放因子,引入统计杂交概率,采用两种策略自适应地更新杂交概率。在13个经典测试函数上将ZJADE算法与多种经典自适应差分演化算法进行对比,实验结果表明,ZJADE算法在解的精度与收敛速度上更优,具有更好的搜索性能。