差分进化算法
---恢复内容开始--- 前言 差分进化算法(Differential Evolution，DE)由Storn和Price于1995年首次提出。主要用于求解实数优化问题。该算法是一类基于群体的自适应全局优化算法，属于演化算法的一种，由于其具有结构简单、容易实现、收敛快速、鲁棒性强 ...
原文：差分进化算法优化集成参数
一 差分进化的思想 差分进化是在遗传算法的基础上发展而来的，与遗传算法相似，有变异 交叉 选择等操作，但是实现简单，收敛速度快。差分进化的过程是随机生成一个初始化群体，经过交叉 变异 选择三个操作，反复迭代，保留有用的个体，寻找最优解。 差分进化利用了贪婪的思想，在每一次的迭代中，保留最优解。通过当前种群个体跟经过交叉 变异后的个体以适应度值为标准，进行比较，保留最优的个体。 初始化 变异 交叉 ...
2019-06-16 21:19 0 727 推荐指数：
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【转】差分进化算法(DE)
DE(Differential Evolution) 差分进化算法是一种新兴的进化计算技术。它是由Storn等人于1995年提出的，和其它演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。但相比于进化算法，DE保留了基于种群的全局搜索 ...
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Differential Evolution 差分进化算法（Differential Evolution，DE)于1997年由Rainer Storn和Kenneth Price在遗传算法等进化思想的基础上提出的，本质是一种多目标（连续变量）优化算法（MOEAs），用于求解多维空间中整体最优解 ...