研究目的
提出一种预测方法，利用差分进化（DE）算法进化过程中已存在的累积相关性信息来预测新个体的繁殖机制。
研究成果
DEEP框架兼具DM和CM的优势，因而显著提升了性能。在此架构下，自适应机制可天然内置于DEEP算法中，从而简化了预先设定算法控制参数的任务。实验表明，与原始差分进化算法及其他相关前沿进化算法相比，DEEP算法展现出良好的效果。
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 美国伊利诺伊州芝加哥（2019.6.16-2019.6.21）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 利用TOF-SIMS理解导致钙钛矿光伏器件深度剖析中固有阳离子梯度的测量伪影
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 美国伊利诺伊州芝加哥（2019.6.16-2019.6.21）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 利用TOF-SIMS理解导致钙钛矿光伏器件深度剖析中固有阳离子梯度的测量伪影
DOI：10.1109/PVSC40753.2019.8980549
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
本文利用进化过程中已有的累积相关性信息，提出了一种针对差分进化（DE）算法新个体繁殖机制的预测方法。DE采用分布式模型（DM）生成新个体，具有较强探索性；而进化策略（ES）通过集中式模型（CM）产生后代，在适应过程中保持收敛动量。本研究借鉴协方差矩阵自适应ES中CM的关键特性——累积学习的进化路径（EP），构建了名为DEEP（带EP的差分进化）的新进化算法框架。该框架无需机械整合基于CM与DM的两种算法，却兼具两者的优势，从而显著提升性能。在此架构下，DEEP算法可内生建立自适应机制，简化算法控制参数的预设工作。论文开发并展示了两种DEEP变体。在CEC'13测试集和两个实际问题上的实验表明，相比原始DE算法及其他先进EA算法，DEEP算法展现出优异性能。
作者：
Yuan-Long Li，Zhi-Hui Zhan，Yue-Jiao Gong，Wei-Neng Chen，Jun Zhang，Yun Li
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