《表1 控制参数历史存储器M》

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《考虑概率潮流的分布式电源优化配置》

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标准的差分进化算法有4个基本步骤:初始化、变异、交叉和选择，SHADE使用了被个体成功使用控制参数的历史存储器M来指导变异和交叉中控制参数值的选择[15]。每一代成功产生比父代个体好的试验向量的交叉率CR和放缩因子F记为SCR、SF，他们的平均值存储在历史存储器MCR、MF中。如表1所示，SHADE保留H条参数，以便在搜索过程中引导控制参数实现自适应，按照式（21）、式（22）更新历史存储器M。即使某些子代的SCR、SF含有一组较差的值，存储在前一代存储器中的参数也不会受到影响。因此，基于成功历史参数的自适应策略提高了算法的鲁棒性，能够加快算法的收敛速度。