差分进化算法.ppt

DE是一种随机的并行直接有哪些信誉好的足球投注网站算法,它可对非线性不可微连续空间函数进行最小化,以其易用性、稳健性和强大的全局寻优能力在多个领域取得成功； 在约束优化计算、聚类优化计算、非线性优化控制、神经网络优化、滤波器设计、阵列天线方向图综合及其它方面得到广泛应用。 应用 根据实际问题进行编码 开 始 设置参数 生成初始种群 计算个体适应值 是否满足进 化终止条件 算法结束， 输出最优个体 遗传操作， 生成新种群 否 是 一般演化算法的过程 问题 1、遗传操作象 种群中所有个体 种群中部分个体 2、遗传操作顺序 重叠 非重叠 3、新种群重组方式 演化算法算法流程 2.2标准DE流程图 DE算法： 基于实数编码； 整体结构类似于遗传算法； 变异操作是基于染色体的差异 向量进行的； 求解非线性函数f (x 1, x 2, ?, x n)的最小值问题, x i满足： 令 是第t代的第i个染色体, 则 其中,n 是染色体的长度,即变量的个数,M为群体规模, 是最大的进化代数。 基本算法实例 (1) 生成初始种群 在n 维空间里随机产生满足约束条件的M 个染色体, 实施措施如下： (2) 变异操作 从群体中随机选择3 个染色体 ， ， 且( i≠p1≠p2≠p3) , 则 为差异化向量, 为缩放 因子。 (3) 交叉操作 交叉操作是为了增加群体的多样性, 具体操作如下: 是在[ 0, 1 ]之间的随机小数, CR 为交叉概率, CR∈[0, 1 ], rand (i) 在[1, n ]之间的随机整数, 这种交叉策略可确保x i ( t+ 1) 至少有一分量由x i ( t) 的相应分量贡献。 (4) 选择操作 为了确定 是否成为下一代的成员,比较向量 和目标向量 的评价函数: 反复执行(2) 至(4) 操作, 直至达到最大的进化代数tmax. Differential Evolution 实验 差分进化算法 参数选取 差异演化算法主要涉及群体规模M 、缩放因子 以及交叉概率CR三个参数的设定。 M：一般介于5×n 与10×n 之间, 但不能少于4, 否则无法进行变异操作; ：一般在[ 0, 2 ]之间选择, 通常取0. 5; CR：一般在[ 0, 1 ]之间选择, 比较好的选择应在0. 3 左右, CR 大些收敛速度会加快, 但易发生早熟现象。 优点: 差异演化在求解非凸、多峰、非线性函数优化问题表现极强的稳健性。 在同样的精度要求下, 差异演化算法收敛的速度快。 差异演化算法尤其擅长求解多变量的函数优化问题。 操作简单, 易编程实现。 缺点： 由于差异演化的关键步骤变异操作是基于群体的差异向量信息来修正各个体的值, 随着进化代数的增加, 各个体之间的差异化信息在逐渐缩小, 以至于后期收敛速度变慢, 甚至有时会陷入局部最优点。 优缺点 差分进化算法 DE的改进方法 为了提高DE的寻优能力、加快收敛速度、克服启发式算法常见的早熟收敛现象，许多学者对DE算法进行改进: 控制参数的改进。 差分策略的改进。 选择策略的改进。 种群重构 混合算法。 DE的研究点 DE还有很多方面有待完善，需要加强并进行深人研究： 加强DE算法理论基础和系统分析方法的研究。 加强DE各种改进方法的综合研究。 加强DE与其他算法的结合。 加强DE与应用的结合。 谢谢侬 编曲：吴瑞峰 填词：吴瑞峰 演唱：Eason * * * * * * * * 差分进化算法 1.1GA的基本概念 1.2基本遗传算法 1.3 举例和应用 2.1 DE的来源 2.2DE的标准算法 单击增加标题内容 GA 遗传算法（Genetic Algorithm）它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出的模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程有哪些信誉好的足球投注网站最优解的方法。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。 单击增加标题内容 演化算法共有的对象元素 种群 编码 适应度 遗传操作 3 决定的参加交叉的染色体数，配对进行交叉操作，并用产生的新染色体代替原染色体 4 进行变异操作 1 初始化种群； 评价种群适应度 2 选择优秀个体，复制成为新的群体 5 得到新的子种群 遗传算法 1.3 遗传算法应用举例 　　例: 利用遗传算法求解区间［