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01.08.2013 | Methodologies and Application | Ausgabe 8/2013

Soft Computing 8/2013

Diversity-maintained differential evolution embedded with gradient-based local search

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 8/2013
Autoren:
Weicheng Xie, Wei Yu, Xiufen Zou
Wichtige Hinweise
Communicated by F. Herrera.

Abstract

Differential evolution (DE) has been used to solve real-parameter optimization problems with nonlinear and multimodal functions for more than a decade of years. However, it is pointed out that this classical DE harbors restricted efficiency and limited local search ability. Inspired by that gradient-based algorithms have powerful local search ability, we propose a new algorithm, which is diversity-maintained DE based on gradient local search (namely, DMGBDE), by incorporating approximate gradient-based algorithms into the DE search while maintaining the diversity of the population. The primary novelties of the proposed DMGBDE are the following: (1) the gradient-based algorithm is embedded into DE in a different manner and (2) a diversity-maintained mutation is introduced to slow down the learning procedure from the searched best individual. We conduct numerical experiments with a number of benchmark problems to measure the performance of the proposed DMGBDE. Simulation results show that the proposed DMGBDE outperforms classical DE and variant without gradient local search or diversity-based mutation. Moreover, comparison with some other recently reported approaches indicates that our proposed DMGBDE is rather competitive.

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