改进的差分算法，目标无约束测试函数（DE）

资 源 简 介

改进的差分算法，目标无约束测试函数（DE）

详 情 说 明

差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种基于群体智能的优化方法，主要用于求解连续空间内的全局优化问题。它在处理无约束优化问题时表现优异，具有收敛速度快、参数少且易于实现的特点。

传统的DE算法主要包含变异、交叉和选择三个核心操作，但针对复杂问题（如高维、多峰函数优化）时，可能面临收敛速度慢或陷入局部最优的问题。改进的差分算法则通过调整变异策略、自适应参数控制或引入局部搜索机制等方式增强其搜索能力。

在无约束测试函数方面，CEC2005（Congress on Evolutionary Computation 2005）测试集被广泛用于验证优化算法的性能。该测试集包含多种单目标函数，如旋转超椭球体函数、Rastrigin函数等，能够全面评估算法在处理不同特性（如非线性、不可分离变量）问题时的鲁棒性。

改进的差分算法结合CEC2005测试函数，可为研究者提供更精准的性能对比基准。典型的改进方向包括： 混合变异策略：结合多种变异算子（如DE/rand/1与DE/best/1）以平衡探索与开发能力。 参数自适应：根据迭代进程动态调整缩放因子（F）和交叉概率（CR），避免人工调参的局限性。 局部增强：在全局搜索后期引入梯度信息或拟牛顿法，加速收敛到高精度解。

这类改进能显著提升算法在复杂场景下的适用性，尤其适合工程优化、机器学习超参调优等领域。后续研究可进一步探索与其他启发式算法（如粒子群优化）的协同机制。