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实验三差分进化交叉算子比较--第1页

实验一经典差分进化与动态差分进化算法比较

一．实验目的

1.深入理解经典差分进化（CDE）算法与动态差分进化（DDE）的工作原理。

2.了解CDE与DDE算法的性能差异。

3.学习如何应用差分进化（DE）解决优化问题

二．实验任务

1.分别用CDE与DDE优化几个测试函数。

2.比较CDE与DDE算法的性能差异。

三．实验要求

1.预先学习CDE与DDE算法的基本工作原理。

2.用MATLAB绘制本实验中用到的测试函数图（变量个数为2），了解测试函

数的特征。

四．实验原理

1.CDE算法的基本工作原理详见附录第1节。

2.DDE算法的基本工作原理详见附录第2节。

3.标准测试函数描述详见附录第5节。

4.软件使用说明详见附录第6节。

五．实验步骤

1.在“EA.in”文件中完成如下设置，保存并关闭文件：

选择测试函数为sphere，取容差为0.01，优化变量个数为8，根据表1

设定测试函数索引号、各维变量范围、所要求的最小目标函数值（即目

标函数最小值+容差0.01）等。

设定最大目标函数主值计算次数为200000

设定保存数据结果的文件名为Sphere_8CDEBestBinNp40F04Cr08.dat

选择优化算法为CDE，设定对应优化算法索引号为10。

设定种群规模为40

2.在“DE.in”文件中完成如下设置，保存并关闭文件：

选择差分变异策略为bestBase，设定对应差分变异策略的索引号为2。

设定变异强度为0.4。

选择交叉策略为binomial，设定对应交叉策略的索引号为3。

设定交叉概率为0.8。

3.双击运行可执行程序ComputationOptimization.exe。

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4.程序运行结束后，打开数据文件“Sphere_8CDEBestBinNp40F04Cr08.dat”，

记录整理输出结果。

5.重新选择测试函数分别为Ackley,SchwefelFunction2.22，修改保存数据结果

的文件名，重复步骤1~4，重新进行优化实验。

6.重新选择优化算法为DDEb（对应索引号为15）,测试函数分别为Sphere，

Ackley,SchwefelFunction2.22，重复步骤1~4，重新进行优化实验。

六．实验报告要求

1.整理CDE、DDE在各个测试函数的仿真结果，对比CDE、DDE在各测试函

数中的成功有哪些信誉好的足球投注网站次数与平均目标函数值计算次数。

七．思考题

1.对于本实验中的优化问题与控制参数，CDE与DDE的算法性能有什么区

别？

2.思考DDE与CDE算法性能区别的原因。

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实验二差分进化变异算子比较

一．实验目的

1.了解不同差分变异算子的作用及其对DE算法性能的影响。

2.学习如何选用合适的差分进化（DE）算法解决优化问题