基于贝塔分布的差分进化算法
张哲
王丽芳
太原科技大学计算机科学与技术学院 太原 030024
摘要：针对差分进化算法(DE)求解精度差、容易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺点,提出了一种基于贝塔分布(Beta)的差分进化算法BetaDE.BetaDE利用贝塔分布在0～1区间分布的优点,将其利用在差分进化算法中的学习因子F的自适应生成,利用个体的适应值来确定控制参数的取值,从而平衡算法的多样性以及收敛性能,同时避免陷入局部最优.在标准测试函数上进行了仿真实验,实验表明BetaDE在求解精度、收敛速度上优于其他算法.
关键词：差分进化算法贝塔分布控制参数自适应
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61876123)太原科技大学博士启动基金(20212021)山西省研究生优秀创新项目(2021Y697)太原科技大学研究生优秀创新项目(XCX212080)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2026-01-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 3001-3005 )
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