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首页 > 计算机科学与探索 > 多种群多策略的并行差分进化算法

多种群多策略的并行差分进化算法

Parallel Differential Evolution with Multi-Population and Multi-Strategy

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摘要为了更好地提高并行差分进化算法的求解精度和计算效率，实现适用于解决多种优化问题的鲁棒性算法，提出了一种多种群多策略的并行差分进化算法。该算法将种群划分为多个子种群，不同的子种群分别采用不同的差分进化策略。多个子种群各自独立进化，互不干扰，每隔一定代数才进行种群间的通信交流。通过利用多种群实现多种优化策略，并采用并行方式，使得算法可以采用不同的优化策略进行搜索，更加节省计算时间。数值实验结果表明，该算法在求解不同类型的优化问题时都具有良好的计算能力和效率。

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作者 陈颖 [1] 林盈 [2] 胡晓敏 [3] 学术成果认领
作者单位 中山大学 计算机科学系,广州,510006 [1] 中山大学 心理学系,广州,510275 [2] 中山大学 公共卫生学院 卫生信息研究中心 广东省卫生信息学重点实验室,广州,510080 [3]
关键词 多种群多策略并行差分进化multi-populationmulti-strategyparalleldifferential evolution
分类号 TP18
栏目名称
人工智能与模式识别
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1409031
发布时间 2015-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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计算机科学与探索

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