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An adaptive differential evolution algorithm with exponential crossover based on a learning strategy within the difference vector
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AI
DOI：10.1016/j.swevo.2025.102247.png)
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摘要
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大多数差分进化（DE）研究者倾向于采用二项式交叉操作来处理优化问题。然而，我们发现使用指数交叉的DE变体在应用适当的参数控制策略时，也能达到优于使用二项式交叉的性能。因此，本文提出了一种新的DE算法——基于差异向量内学习策略的指数交叉自适应差分进化算法（DLS-DE），以填补该领域的空白。本工作的主要贡献总结如下：首先，设计了一种两阶段参数控制策略来调节缩放因子F，以平衡探索与开发。此外，考虑到有效参数值的离散性，提出了一种自适应σF策略来调整采样分布并增强参数适应性。其次，开发了一种差异向量学习策略，用于在个体停滞期间识别并整合有前景的差异向量信息，使搜索方向能够根据其历史表现进行自适应调整。最后，该算法采用指数交叉，其中交叉率CR自动生成，并采用与适应度无关的参数权重更新机制来缓解早熟收敛。DLS-DE的性能在CEC2013、CEC2014和CEC2017测试套件中的88个基准函数上进行了评估。包括Friedman检验和Wilcoxon秩和检验在内的统计分析表明，其相比十种当前最先进的算法具有有效性和竞争力。此外，DLS-DE应用于包含40个发电单元的电力系统经济负荷调度（ELD）问题，并取得了满意的结果。
Keyword:
Differential evolution
Differential vector
Exponential crossover
Parameter control
期刊
IF:
8.5
论文数:
2.2K
被引数:
1.0W
机构
引用论文
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