程　钢， 刘　罡， 胡延忠

(湖北工业大学计算机学院， 湖北 武汉 430068)

基于高斯采样和随机采样聚类的差分演化算法

程钢， 刘罡， 胡延忠

(湖北工业大学计算机学院， 湖北 武汉 430068)

[摘要]基于中心采样的概念，提出随机采样方法。研究差分演化算法，提出基于高斯采样和随机采样的聚类差分演化算法。通过实验，论证了高斯采样和随机采样显著的加快收敛速度、提升算法的求解能力，表明该算法对复杂的全局优化问题有很好地求解能力，比经典差分演化算法具有更好的求解性能。

[关键词]差分演化算法； 全局优化； 随机采样

针对全局优化问题， R.storn和K.Price提出差分演化算法(Differential Evolution，DE)，算法采用实数编码方式，其原理及演化流程与遗传算法十分相似，如父代生成子代的操作均包括变异、交叉和选择，且很好的解决了全局优化问题[1-4]。

本文提出随机采样的方法。随机采样与中心采样相比，前者因其随机性，其搜索能力更灵活、更有效。由于差分演化算法擅长全局搜索整个解空间，解的局部区域开拓相对缓慢。为了改进差分演化算法的求解性能，本文将随机采样、高斯采样和一步K均值聚类方法结合到差分演化算法中，旨在提高差分演化算法对解得局部区域的开拓能力，提出了基于高斯采样和随机采样的聚类差分演化算法(GRCDE)。

1差分演化算法

差分演化算法利用差分变异操作将种群中任意个体选取两个差分向量加权；再根据一定规则加到新的个体上，随后进入交叉操作，通过交叉系数产生新个体，该变异方式有效利用种群分布特性，提高了全局搜索能力，避免了其它演化算法中存在的变异机制不足现象；……