解决高维INLP和MINLP问题的混沌差分进化算法

发布时间：2023-11-05 12:42

　　为改进差分进化(Differential Evolution,DE)算法的搜索能力,提出一种新的混沌差分进化算法(CGLSDE)﹒首先,该算法利用混沌序列替换DE参数并采用混沌全局搜索算法来改进DE的全局搜索能力;其次,CGLSDE算法还采用了单维和多维的混沌局部搜索来改进DE的局部搜索能力﹒仿真结果表明:CGLSDE算法在解决高维整数非线性规划(INLP)问题和高维混合整数非线性(MINLP)问题上,其性能要好于其它3种混沌差分进化算法﹒

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【文章目录】：
1 一种新的混沌差分进化算法
    1.1 混沌序列替换DE的参数
    1.2 混沌局部搜索
    1.3 混沌全局搜索
    1.4 算法步骤
    1.5 约束条件的处理
2 仿真实验及分析
    2.1 测试问题
    2.2 实验结果及分析
3 结束语



本文编号：3861051