论文研究多模态多目标差分进化算法求解非线性方程组.pdf

针对当前算法在求解非线性方程组时面临解的个数不完整、精确度不高、收敛速度慢等问题，提出一种多模态多目标差分进化算法。首先将非线性方程组转换为多模态多目标优化问题，初始化一个随机种群，并对种群中全部个体进行评价；然后通过非支配解排序和决策空间拥挤距离选择机制，挑选种群中的一半优质个体进行变异，在变异过程中采用一种新的变异策略和边界处理方法以增加解的多样性；最后通过交叉和选择机制使优质个体进行进化，直到搜索到全部最优解。在所选测试函数集和工程实例上的实验结果表明，该算法能够有效地搜索到非线性方程组的解，并通过与当前四种算法进行比较，该算法在解的数量和成功率上具有优越性。