基于最小二乘支持向量机的自适应差分进化算法

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 10次 | 上传用户：adfda

【摘要】

：

差分进化(DE)算法具有操作简单,控制参数少,鲁棒性好等特点,但在对某些连续空间复杂函数进行优化时存在搜索盲目性较大、效率不高的问题。为此提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的自适应DE算法,该算法改进了标准DE算法的差分变异和交叉等关键遗传操作,引入了基于LS-SVM的种群进化引导策略,基于LS-SVM对种群n最优训练集数据进行回归函数逼近和优化,分析了种群进化引导策略的自适应应用条件

【作者】

：

阎啸天武穆清

【机构】

：

北京邮电大学信息与通信工程学院,

【出处】

：

系统仿真学报

【发表日期】

：

2009年07期

【关键词】

：

global optimization differential evolution algorithm least square SVM function a

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