差分进化

资 源 简 介

差分进化

详 情 说 明

差分进化算法是一种基于群体智能的优化方法，灵感来源于蜜蜂觅食行为。该算法模拟蜂群中不同角色的蜜蜂分工合作来寻找最优解的过程。

算法核心思想是将待优化问题的解空间视为食物源分布区域。在ABC模型中，蜂群被划分为三个角色：雇佣蜂、围观蜂和侦察蜂，每种蜜蜂承担不同的搜索任务。

雇佣蜂负责开发和维护现有食物源（即当前候选解）。每个食物源对应一只雇佣蜂，它们会在当前解的邻域进行局部搜索，寻找更优解。如果经过多次迭代后解的质量没有提升，该食物源会被放弃。

围观蜂通过观察雇佣蜂的“舞蹈”（即适应度信息）选择跟随哪个雇佣蜂，并在选定食物源周围进一步搜索。这种机制实现了优质解的深度开发。

侦察蜂负责探索新区域，当食物源被放弃时，它会随机初始化新解，帮助算法跳出局部最优。这种探索与开发的平衡机制是差分进化的关键优势。

这种基于生物行为的优化方法特别适合处理高维、非线性优化问题，在工程优化、参数调优等领域有广泛应用。算法的自适应特性使其无需过多参数调整就能实现较好的搜索效果。