文献类型：期刊文章

作　　者：吴亮红[1] 王耀南[2] 周少武[1] 袁小芳[2]

机构地区：[1]湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201 [2]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60375001);高校博士点基金资助项目(20030532004).

年　　份：2007

卷　　号：24

期　　号：3

起止页码：453-458

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率,本文提出了一种双群体伪并行差分进化算法.该算法结合差分进化算法DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快,和DE/rand/1/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好的特点,采用串行算法结构实现并行差分进化算法独立进化、信息交换的思想.为使初始化个体均匀分布在搜索空间,提高算法收敛到全局最优解的鲁棒性,提出了一种基于平均熵的初始化策略.典型Benchmarks函数测试和非线性系统模型参数估计结果表明,该方法能显著提高算法的收敛速率和全局搜索能力.

关 键 词：双群体  差分进化算法 平均熵  参数估计

分 类 号：TP301.6]