基于Hadoop雙種群并行協(xié)助差分進化規(guī)劃算法.pdf

1、在眾多優(yōu)化算法中，進化算法(Evolutionary Algorithms，EAs)以算法思想簡單、易于操作、通用性強和高效率等優(yōu)點著稱。從近年研究現(xiàn)狀來看，進化算法中較為熱門的分支當屬差分進化算法，該算法思路直觀、操作簡單、易于實現(xiàn)，在求解數(shù)值優(yōu)化等問題上有比較明顯的優(yōu)勢。但差分進化算法的發(fā)展與應用尚不成熟，需要改進的地方還有很多，比如如何有效的避免進化過程中陷入早熟收斂狀態(tài)和加快進化收斂速度等問題。這些問題一直是研究者們所面臨的比較

2、棘手的問題。目前差分進化算法的優(yōu)化主要是從參數(shù)控制、選擇合適的差分策略、融合其他優(yōu)化算法以及雙種群進化和多種群進化等方面入手進行改進。
　　本文研究了差分進化算法在雙種群進化方面的改進，主要體現(xiàn)在解決復雜問題時，提高算法在進化過程中避免陷入早熟收斂和加快收斂速度的性能。具體工作如下:
　　1、針對差分進化算法在進化過程中極易陷入早熟收斂和收斂慢的問題，提出了新的改進算法—雙種群協(xié)助差分進化規(guī)劃算法(DPADEP)。其主要思想

3、如下:其主要分為兩個階段:雙種群獨立進化階段和雙種群重組階段。在雙種群獨立進化階段引入?yún)f(xié)助最優(yōu)個體遷移模型，此模型為將原始平分得到的兩個子種群分別配置種群大小相同的協(xié)助種群，協(xié)助種群與子種群同時并行進化。此外，每代協(xié)助種群與子種群之間進行優(yōu)劣個體替換操作。在子種群重組通信階段，對BGDEP算法中提出的最優(yōu)個體非均勻變異進化規(guī)劃算子進行了改進，提出了兩個新的最優(yōu)個體進化規(guī)劃算子:最優(yōu)個體柯西變異進化規(guī)劃算子和最優(yōu)個體高斯變異進化規(guī)劃算子重