通过改进的差分进化算法进行全局优化

提出了一种用于全局优化的混合差分进化算法。 在新算法中,混沌系统的随机性被用来在搜索空间中尽可能多地散布个体,模式搜索方法被用来加速局部开发,而DE算子被用来跳到一个更好的点。 证明了全局收敛。 详细研究了三种典型的混沌系统。 在包含13个高维函数的基准示例上的数值实验表明,该新方法以较少的计算量实现了更高的成功率和最终解决方案。