JADE算法求解

资 源 简 介

JADE算法求解

详 情 说 明

JADE算法是差分进化算法(DE)的改进版本，专门用于求解约束优化问题。该算法通过引入自适应机制来调整关键参数，相比传统DE算法展现出更优异的收敛性和鲁棒性。

核心改进在于采用历史成功记忆机制：当变异策略成功产生更优解时，算法会记录此时使用的缩放因子F和交叉率CR，后续迭代中根据这些历史数据动态调整参数。这种自适应特性使JADE能自动平衡全局探索和局部开发能力，特别适合处理带有复杂约束条件的优化问题。

在约束处理方面，JADE通常采用可行性准则或惩罚函数法。前者优先保留满足约束的解，后者通过违规程度动态调整目标函数值。实验表明，JADE在CEC竞赛测试函数集上的表现显著优于经典DE及其变种，尤其是在高维、多峰和强约束场景下。

典型应用包括工程设计优化（如桁架结构设计）、电力系统调度和机器学习超参数调优。其参数自适应特性减少了人工调参需求，使得算法更具实用价值。