【摘 要】
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由于各种实际问题如定日镜场中定日镜位置优化问题、无线传感器位置定位问题、机器人最优路径优化问题以及云计算任务调度问题等都是一类规模十分庞大的优化问题,传统优化算法已很难满足现今诸多实际问题的求解,为改变这种困境,研究学者开始探索自然界生物种群的智能行为,以探求更有效方法,进化计算算法应运而生。进化算法原理源于进化论中的“适者生存,优胜略汰”思想,是人工智能领域的重要组成部分,是一种具有启发式性质的
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由于各种实际问题如定日镜场中定日镜位置优化问题、无线传感器位置定位问题、机器人最优路径优化问题以及云计算任务调度问题等都是一类规模十分庞大的优化问题,传统优化算法已很难满足现今诸多实际问题的求解,为改变这种困境,研究学者开始探索自然界生物种群的智能行为,以探求更有效方法,进化计算算法应运而生。进化算法原理源于进化论中的“适者生存,优胜略汰”思想,是人工智能领域的重要组成部分,是一种具有启发式性质的全局搜索智能算法。差分进化算法是进化计算的重要分支,以其结构简单,强鲁棒性等特点被广泛应用于各领域。本文对差分进化算法进行学习及研究,针对算法存在的缺点,对其进行改进,同时利用改进的差分进化算法解决电场中的经济负荷问题,减少电厂的发电成本。本设计的主要研究内容包含以下四个方面:（1）针对差分进化算法易陷入局部最优及进化过程中存在的寻优方向性不强的现象,提出柯西扰动操作算子。算子每代被执行一次,使某些解跳出局部最优及修正已偏离最优方向的解向量,同时提供新的位置参数生成方式及更新变异策略。在CEC2014和CEC2017标准测试集上进行实验,结果表明:改进DE算法有更好的精确度,且随着问题维数增加,函数的性能呈现更好的趋势。（2）针对差分进化算法在进化后期种群多样性减少,算法易产生早熟的现象,提出交替阶梯式Jrand个数递减策略,来增强算法的多样性,同时利用反馈引导策略对Jrand参数个数进行调节,并将适应度差值融入改进算法的位置参数中。在CEC2017标准测试集上进行实验,结果显示:改进差分进化算法具有更好的收敛性和优化能力,明显改善种群多样性。（3）差分进化算法的另一问题是:算法进化过程中,探索性和利用性难以平衡。对DE算法变异策略探究,提出基于劣质解剔除策略的双变异策略,策略一用于改善算法探索性,策略二用来提高算法利用性。劣质解剔除机制用于进一步增强解的精确度和降低由双策略构建所带来的评价率的损失。在CEC2017标准测试集上进行实验,结果证明:改进差分进化算法具有更强的鲁棒性和泛化能力。（4）建立经济负荷问题的相关模型,利用改进的差分进化算法对经济负荷问题进行优化,使各个机组承担合理的电力负荷,减少发电厂的发电成本。
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