Nesterov动量引导的差分进化算法
Nesterov momentum-guided differential evolution
上海工程技术大学 管理学院, 上海 201620
摘要
针对差分进化算法易陷入局部最优及求解精度不高的问题，提出一种Nesterov动量引导的差分进化算法(NAGDE)。算法将Nesterov加速梯度法(NAG)融入变异阶段，利用前瞻性梯度估计计算搜索方向，通过动量机制融合历史梯度引导种群演化，有效跳出局部最优并加速收敛。在外部档案中加入动量引导个体与劣质解协同工作，扩大差分向量选择范围，维护种群多样性。NAG参数基于正弦函数动态调整，DE参数服从柯西分布和正态分布并以NAG参数为位置参数，适应不同进化阶段。在CEC2017测试集的29个基准函数上与5种先进差分进化变体对比，NAGDE在30维和50维测试中Friedman平均排名分别为1.72和1.86，均位列第一，在求解精度、收敛速度和稳定性方面表现优异。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61673258,61075115)
上海市自然科学基金资助项目(19ZR1421600)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0495
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-30] 优先出版
引用本文
郭一帆, 刘升. Nesterov动量引导的差分进化算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0495. (Guo Yifan, Liu Sheng. Nesterov momentum-guided differential evolution [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0495. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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