自适应复合差分进化算法

资 源 简 介

自适应复合差分进化算法

详 情 说 明

自适应复合差分进化算法是一种改进的差分进化算法，通过结合多种试验向量生成策略和自适应参数控制机制来提升优化性能。该算法能根据不同问题的特性自动选择最适合的变异策略，并动态调整缩放因子和交叉率等关键参数。

核心思路是通过复合多种试验向量生成方式，避免单一策略的局限性。同时引入参数自适应机制，在搜索过程中根据种群反馈实时调整参数值，平衡全局探索和局部开发能力。这种设计使得算法在面对复杂多峰优化问题时，能更有效地跳出局部最优并提高收敛精度。

相比传统差分进化算法，自适应复合版本显著提升了鲁棒性和求解效率，尤其适合处理高维、非线性的工程优化问题。其自适应特性也减少了人工调参的工作量，使得算法更易于实际应用。