基于差分进化的优化方法及应用+2

内容简介

内容分为差分进化算法(以下简称算法)的设计及应用。本书从差分进化算法基本原理、单目标差分进化算法、面向约束优化的差分进化算法、面向多目标差分进化算法、面向离散问题的差分进化算法等五个方面进行了介绍。对提出的10个算法进行了详细介绍和讨论，并给给出了实验（仿真）结果。

目录

目 录

第 1章 绪论 001

1.1 化问题的研究意义 001

1.2 差分进化算法介绍 003

1.3 差分进化算法研究现状 007

参考文献 011

第 2章 改进的组合差分进化算法 015

2.1 引言 015

2.2 组合差分进化算法及其改进 016

2.2.1 组合差分进化算法 016

2.2.2 改进的算法 017

2.3 测试函数寻优 021

2.3.1 测试函数 021

2.3.2 实验比较 024

2.4 MCoDE在ANFIS模型优化中的应用 026

2.4.1 ANFIS 026

2.4.2 ANFIS的优化模型 028

2.4.3 LOO-CV 028

2.4.4 “自上而下”的规则化简方法 029

2.4.5 基于MCoDE和LOO-CV的ANFIS表面粗糙度的预测过程 030

2.4.6 实验结果与讨论 030

2.5 小结 037

参考文献 038

第3章 改进的多种群集成差分进化算法 039

3.1 引言 039

3.2 相关工作 040

3.3 改进的多种群集成差分进化算法研究| 042

3.3.1 概述 042

3.3.2 改进的基于多种群的变异策略集成方法 045

3.3.3 改进的参数适应方法 046

3.3.4 复杂度分析 047

3.4 实验结果与分析 048

3.4.1 实验参数设置 048

3.4.2 测试函数集 049

3.4.3 在30维IEEE CEC2005系列上的结果比较分析 051

3.4.4 在10维和50维IEEE CEC2017系列测试函数上的结果比较分析 061

3.5 讨论 072

3.6 应用IMPEDE解决Hydrothermal调度问题 074

3.7 小结 076

参考文献 077

第4章 面向约束优化的自适应差分进化算法 081

4.1 引言 081

4.2 进化约束处理方法 082

4.2.1 进化计算约束处理方法概述 082

4.2.2 Oracle罚函数方法 083

4.3 自适应约束差分进化算法 084

4.3.1 改进的Oracle罚函数方法 084

4.3.2 通用的离散变量处理方法 085

4.3.3 MOCoDE算法 086

4.4 实验的结果和讨论 087

4.4.1 测试函数集 088

4.4.2 工程约束优化问题 090

4.5 小结 100

参考文献 101

第5章 基于替换和重置机制的多策略变异约束差分进化算法 103

5.1 引言 103

5.2 相关工作 104

5.2.1 约束问题 104

5.2.2 可行性规则 105

5.3 改进的算法 105

5.3.1 多策略变异操作 105

5.3.2 替换机制和重置机制 107

5.3.3 MCoDE算法 107

5.3.4 复杂度分析 108

5.4 仿真实验及结果分析 109

5.4.1 测试函数和实验测试参数 109

5.4.2 实验结果分析 109

5.5 小结 117

参考文献 117

第6章 基于分解和多策略变异的多目标差分进化算法 119

6.1 引言 119

6.2 相关背景 121

6.2.1 多目标问题 121

6.2.2 基于Tchebycheff多目标分解方法 121

6.3 改进的多目标差分进化算法 122

6.3.1 多目标分解方法 122

6.3.2 非支配排序 123

6.3.3 多策略变异操作 124

6.3.4 MODE-DMSM算法 125

6.3.5 时间复杂度分析 127

6.4 仿真实验及结果分析 127

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