An Improved Differential Evolution Algorithm for Real Parameter Optimization Pro

资 源 简 介

An Improved Differential Evolution Algorithm for Real Parameter Optimization Pro

详 情 说 明

差分进化算法是一种基于种群的智能优化算法，特别适用于实数参数优化问题。传统差分进化算法通过变异、交叉和选择操作不断迭代进化，但在处理高维复杂问题时可能面临收敛速度慢或早熟收敛的挑战。

改进的差分进化算法通常从以下几个方面进行优化：首先，在变异阶段引入自适应策略，动态调整变异因子的大小，使得算法在搜索初期保持较强的全局探索能力，而在后期则更注重局部精细搜索；其次，采用混合交叉策略，结合二项式交叉和指数交叉的优点，平衡算法的多样性和收敛性；此外，还可以结合局部搜索算子或邻域拓扑结构，增强算法的开发能力。

这类改进算法在函数优化、工程设计和机器学习参数调优等场景中表现优异，能够有效处理非凸、多峰或噪声干扰的复杂优化问题。算法的实数编码特性使其无需离散化处理即可直接优化连续变量，进一步简化了问题建模过程。