参数自适应差分进化算法

资 源 简 介

参数自适应差分进化算法

详 情 说 明

参数自适应差分进化算法是差分进化（DE）算法的一种重要改进形式，旨在动态调整算法中的关键参数（如变异因子F和交叉概率CR），以提高优化性能并减少人工调参的负担。

传统差分进化算法通常采用固定的参数设置，但在不同优化问题或不同进化阶段，固定的参数可能导致收敛速度慢或陷入局部最优。参数自适应机制通过动态调整这些参数，使算法能够更好地适应问题特性和搜索进程的需求。

常见的参数自适应策略包括： 基于成功率的调整：根据历史成功变异的比例动态调整F和CR，如果某个参数组合更易产生优秀的候选解，则增加其权重。 随机化自适应：对F和CR在一定范围内随机采样并结合个体表现反馈进行优化，如SaDE（Self-adaptive DE）。 种群多样性驱动：在进化初期允许较大的参数范围探索全局最优，后期逐步缩小范围以提高局部搜索精度。

参数自适应差分进化的优势在于减少了对初始参数设置的依赖，提升了算法的鲁棒性和收敛效率。其应用广泛，适用于连续优化问题、工程设计优化及机器学习中的超参数调优等场景。