[发明专利]一种遗传算法与差分进化算法串行融合的进化算法在审
| 申请号： | 201710150335.5 | 申请日： | 2017-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN107016441A | 公开（公告）日： | 2017-08-04 |
| 发明（设计）人： | 包子阳;余继周 | 申请（专利权）人： | 北京无线电测量研究所 |
| 主分类号： | G06N3/12 | 分类号： | G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司11212 | 代理人： | 杨立,李莹莹 |
| 地址： | 100854 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种遗传算法与差分进化算法串行融合的进化算法，该算法包括如下步骤S1，随机生成初始种群；S2，利用适应度函数对初始种群中的个体进行适应度的计算；S3，实施进化计算步骤，设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件；S4，对种群中不满足终止条件的全部个体进行遗传操作，产生子代种群1；S5，对子代种群1进行差分进化操作，产生子代种群2；S6，将子代种群2继续返回步骤S2循环操作，直到达到进化计算的终止条件，输出具有最优适应度的个体。通过本发明解决了遗传算法容易过早收敛、差分进化算法计算效率较低的问题点，提高进化算法的优化效率和优化效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 遗传 算法 进化 串行 融合 | ||
【主权项】：
一种遗传算法与差分进化算法串行融合的进化算法，其特征在于,该算法包括如下步骤：S1，随机生成初始种群；S2，利用适应度函数对初始种群中的个体进行适应度的计算；S3，实施进化计算步骤，设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件，判断S2中的最优适应度是否满足终止条件，若满足，则输出最优适应度的个体，若不满足，则执行S4；S4，对种群中不满足终止条件的全部个体进行遗传操作，产生子代种群1；S5，对子代种群1进行差分进化操作，产生子代种群2；S6，将子代种群2继续返回步骤S2循环操作，直到达到进化计算的终止条件，输出具有最优适应度的个体。
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