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微分进化(Differential Evolution, DE)是一种基于种群的优化算法,属于进化计算范畴。它通过模拟生物进化过程中的突变、交叉和选择机制,在解空间中进行高效的全局搜索。该算法尤其擅长处理复杂的非线性优化问题,在工程、金融和科学研究中广泛应用。
微分进化的核心在于其独特的变异策略。算法维护一个候选解种群,通过将当前解与种群中其他解的差分向量结合来生成新解。这种机制赋予算法强大的探索能力,既能跳出局部最优,又能保持收敛速度。与传统遗传算法相比,微分进化对控制参数的依赖性更低,实现也更为简单。
微分进化算法的性能关键在于三个控制参数:变异因子、交叉概率和种群大小。这些参数的设置会直接影响算法的探索与开发平衡。实际应用中,微分进化已成功解决包括多峰函数优化、神经网络训练、工程设计优化在内的各类问题,展现出对高维和非凸问题的良好适应性。