优化复杂函数的一种新颖且稳健的进化算法
摘要：一种新的差分进化算法的变异算子被提出。通过将新的变异算子与发散算子和同化算子结合起来，开发了一种新的算法，称为发散差分进化算法（DDEA），它可以在噪声环境中检测多个解和鲁棒性。该新算法被应用于优化Michalewicz函数和跟踪雨引起的衰减过程的变化。基于DDEA的结果与基于差分进化算法（DEA）的结果进行了比较。结果表明，在相同的前提下，DDEA算法的表现优于DEA算法。该新算法对于优化和跟踪毫米波下的多输入多输出（MIMO）信道的特性具有重要意义。
作者：Yifeng Gao, Shuhong Gong, Ge Zhao
论文ID：1108.3489
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2011-08-18