差分进化算法是一种新兴的进化计算技术。它是由Storn等人于1995年提出的，和其它演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。但相比于进化算法，DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。
差分进化(Differential Evolution)是一种基于种群个体间差异的启发式全局 随机搜索算法,作为进化算法的一个重要分支,逐渐被国内外学者广泛关注,最早 于1995 年由Ra...
基于150个网页-相关网页
A kind of WC method - improved differential evolution (IDEP) algorithm is proposed.
5） 提出了改进的差分进化＊DEP）算法，它是一种权值约束方法。
参考来源 - 基于先验知识的神经元网络建模与应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
提出一种基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法。
A new adaptive second mutation differential evolution algorithm (ASMDE) based on the variance of the population's fitness is presented.
讨论了基于差分进化的非规则ld P C码分布对优化方法。
In this paper, the optimization method of degree distributions for irregular LDPC codes is presented, which is based on differential evolution.
利用差分进化算法求解该优化问题，并利用可行性规则处理约束。
The optimization problem was solved by differential evolution and the constraints were handled by feasibility-based rule.
应用推荐