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基于分布估计的离散差分演化算法
引用本文:周雅兰,王甲海.基于分布估计的离散差分演化算法[J].计算机工程与设计,2010,31(4).
作者姓名:周雅兰  王甲海
作者单位:1. 广东商学院信息学院,广东,广州,510320
2. 中山大学信息科学与技术学院,广东,广州,510275
基金项目:国家自然科学基金项目,高等学校博士学科点专项科研基金项目,教育部留学回国人员科研启动基金项目,广东省自然科学基金项目,广东商学院校级科研基金项目 
摘    要:差分演化(DE)是解决优化问题的非常有效的新兴智能算法,但它主要用于连续优化领域,至今尚不能象解决连续优化问题那样有效的处理组合优化问题.首先提出了离散DE用于组合优化问题,然后在离散DE中引入分布估计算法(EDA)来提高性能,把EDA抽样得到的全局统计信息和离散DE获得的局部演化信息相结合来产生新解,形成基于EDA的离散DE算法.为了保持种群多样性,在提出的算法中引入了位翻转变异操作.实验结果表明,EDA能大大提高离散DE的性能.

关 键 词:演化算法  离散差分演化  分布估计  无约束二进制二次规划问题  组合优化

Discrete differential evolution based on estimation of distribution
ZHOU Ya-lan,WANG Jia-hai.Discrete differential evolution based on estimation of distribution[J].Computer Engineering and Design,2010,31(4).
Authors:ZHOU Ya-lan  WANG Jia-hai
Affiliation:ZHOU Ya-lan1,WANG Jia-hai2(1.College of Information,Guangdong University of Business Studies,Guangzhou 510320,China,2.School of Information Science , Technology,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,China)
Abstract:Differential evolution(DE) is the latest intelligent algorithms for solving the optimization problems very effectively.The algorithm is mainly used in solving the global continuous optimization,but their applications to combinatorial optimization have been rather limited and are not as effective as in global continuous optimization.Firstly a discrete differential evolution(DE) for combinatorial optimization is proposed,and then incorporates the estimation of distribution algorithm(EDA) into the discrete DE ...
Keywords:evolutionary algorithm  discrete differential evolution  estimation of distribution  unconstrained binary quadratic programining problem  combinatorial optimization
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