【摘 要】
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差分进化算法是演化算法中非常具有潜力的一个分支,作为一种基于种群的算法,它的实现简单直观、空间复杂度低,具备良好的全局搜索能力,比较适合处理大规模问题。差分进化算法可以很好地解决静态问题,同时,在求解动态优化问题方面也表现出不错的性能。尽管如此,动态差分进化算法在理论与应用上仍存在改进之处。针对动态差分进化算法局部搜索能力有待提高、多样性不足、收敛速度慢等问题,本文提出了相应的改进方法,研究内容主
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差分进化算法是演化算法中非常具有潜力的一个分支,作为一种基于种群的算法,它的实现简单直观、空间复杂度低,具备良好的全局搜索能力,比较适合处理大规模问题。差分进化算法可以很好地解决静态问题,同时,在求解动态优化问题方面也表现出不错的性能。尽管如此,动态差分进化算法在理论与应用上仍存在改进之处。针对动态差分进化算法局部搜索能力有待提高、多样性不足、收敛速度慢等问题,本文提出了相应的改进方法,研究内容主要包括以下两方面:(1)提出了一种改进动态差分进化算法,在基于距离的传统排斥方案基础上,引入hill-valley函数来追踪邻近峰,避免遗漏与其他峰相隔很近的峰。同时,设计邻域搜索技术增强算法在局部区域搜索的能力,划分种群最优个体的邻域空间,构成多个范围内的候选解的集合,用其中的最优解迭代更新种群最优个体。实验结果表明,该算法在整体性能表现上相较于未改进算法和对比算法都更加有效,对动态优化问题的求解具有可行性。(2)将强化学习算法与动态差分进化算法融合,种群中的每个个体被视作一个智能体,种群多样性比例和相对适应度值被用于编码状态变量,三个典型的DE变异操作是智能体可选的动作,设计一个奖励函数以指导种群的移动。根据对应的Q表值表示的强化学习经验,每个智能体都能适应性地选择一个变异策略产生后代个体。实验结果表明,强化学习中的Q(λ)算法与动态差分进化算法相结合能较好地克服差分进化算法本身的随机性,为动态差分进化算法与其他强化学习算法的结合做了铺垫。
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