| 一种基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合全局优化算法 |
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| 引用本文： | 栾丽君,谭立静,牛奔.一种基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合全局优化算法[J].信息与控制,2007,36(6):0-753. |
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| 作者姓名： | 栾丽君 谭立静 牛奔 |
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| 作者单位： | 1. 辽宁工程技术大学机械工程学院,辽宁,阜新,123000
2. 中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁,沈阳,110016 |
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| 摘 要： | 提出一种基于粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)相结合的新型混合全局优化算法——PSODE．该算法基于一种双种群进化策略，一个种群中的个体由粒子群算法进化而来，另一种群的个体由差分操作进化而来．此外，通过采用一种信息分享机制，在算法执行过程中两个种群中的个体可以实现协同进化．为了进一步提高PSODE算法的性能，摆脱陷入局部最优点，还采用了一种变异机制．通过4个标准测试函数的测试并与PSO和DE算法进行比较，证明本文提出的PSODE算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法．
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| 关 键 词： | 粒子群优化算法 差分进化算法 混合算法 基准测试函数 |
| 文章编号： | 1002-0410（2007）06-0708-07 |
| 收稿时间： | 2006-09-14 |
| 修稿时间： | 2006年9月14日 |
A Novel Hybrid Global Optimization Algorithm Based on Particle Swarm Optimization and Differential Evolution |
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| LUAN Li-jun,TAN Li-jing,NIU Ben.A Novel Hybrid Global Optimization Algorithm Based on Particle Swarm Optimization and Differential Evolution[J].Information and Control,2007,36(6):0-753. |
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| Authors: | LUAN Li-jun TAN Li-jing NIU Ben |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization differential evolution hybrid algorithm benchmark function |
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