具有排队选择的复合微分进化用于多峰优化

摘要—多峰优化的目的是找到给定问题的多重最优。 进化算法(EA)是多模式的最有希望的候选人之一优化。 但是,由于使用贪婪选择运营商,EA的数量通常会收敛到一个吸引力区域。 通过精心设计的选择可以促进不同物种形成的操作员, EA将能够实现多重融合。 按照此研究途径,我们提出了一种新颖的选择算子,即排队选择(QS)并将其与大多数有前途的DE变种,称为复合差分进化(代码)。 集成算法(由CoDE-QS表示) 继承了CoDE强大的全局搜索能力并且能够查找和维护多个最优值的过程。 经过测试CEC2013基准功能。 实验结果表明CoDE-QS很有竞争力。