基于差分演化与猫群算法融合的群体智能算法
提出一种基于差分演化与猫群算法融合的群体智能算法.该算法基于猫群算法的两种行为模式,引进差分演化的思想,根据分组率随机把群体分成两个种群,一个种群执行猫群算法搜寻模式,另一种群执行差分变异模式,算法采用一种信息共享机制,使两个种群在搜索最优解时可以实现协同进化,信息交流.既实现了不同进化模式间的优势互补,又可以增加种群的多样性.对5个基准函数进行仿真实验并分别与DE和CSO进行比较,表明混合算法同时具有全局搜索和局部搜索最优解性能,收敛速度快,计算精度高,更适合用于求解高维复杂函数.
群体智能算法 差分演化 猫群算法 搜索能力 收敛速度 计算精度
吴伟林 周永华
广西大学电气工程学院,广西南宁530004
国内会议
郑州
中文
78-83
2014-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）