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通过种群大小适应策略改进差分进化算法( Enhancing differential evolution algorithm through a population size adaptation strategy )
Y Zhang G Dai L Peng M Wang
作为差分进化算法(DE)的三个基本控制参数之一，种群规模(PS)引起了人们的广泛关注。一般来说，对于不同类型的问题和不同维度的问题，最合适的人口规模是不同的。其结果是在一定程度上限制了一个固定种群规模的算法的性能。本文在SHADE（PE-SHADE）框架下，提出了一种新的基于种群熵的种群适应策略的增强算法。首先介绍了一种计算种群熵的方法，通过该方法也表征了种群的分布状态。其次，根据分布状态采用种群增加策略和种群减少策略对种群规模进行自适应。为了评价所提算法的性能，在标准基准CEC2014上进行了实验，并对额外参数进行了灵敏度实验。通过与SHADE、L-SHADE以及其他一些著名的DE变体的性能比较，从统计上支持了该算法的有效性。
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