%0 Journal Article
%T 基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法
%A 贾东立
%J 控制与决策
%P 899-902
%D 2010
%X 针对标准差分进化(DE)算法在高维复杂函数优化中易早熟收敛,进而导致搜索精度降低甚至优化失败的问题,提出一种基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法(CGHDE).该算法在进化初期利用混沌的遍历性,可有效地避免算法陷入局部最优;而在进化后期,采用高斯搜索又可有效地提高收敛精度.实验表明,CGHDE算法对函数维度的敏感性大大低于标准DE算法,并且寻优能力强、稳定性好、搜索精度高,特别适合于工程中高维复杂函数的优化问题.
%K 混沌优化
%K 高斯优化
%K 差分进化
%K 遗传算法
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract9890.shtml