基于自适应差分进化算法的间歇反应动态优化求解

为了求解间歇反应动态优化问题，提出了一种自适应差分进化算法(Self-AdaptiveDifferentialEvolution,SADE)。在SADE算法中，每个个体都拥有自己的控制参数。该算法在对原优化问题进行差分进化搜优的同时，以权重大小来评价各个控制参数的优劣，并以加权控制参数作为控制参数的进化方向，实现其自适应调整。结果表明SADE算法收敛速度快、求解精度高。将SADE算法应用于两个典型的间歇反应动态优化问题中，取得了较好的优化效果；同时，分析了时间离散度对优化结果的影响。