差分进化的粒子群优化算法

资 源 简 介

差分进化的粒子群优化算法

详 情 说 明

差分进化的粒子群优化算法结合了差分进化（Differential Evolution, DE）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的优势，形成了一种更强大的全局优化方法。

PSO算法模拟鸟群或鱼群的社会行为，通过个体经验和群体协作来寻找最优解。然而，它容易陷入局部最优，尤其在处理复杂多峰问题时。差分进化则通过变异、交叉和选择操作增强全局搜索能力，避免早熟收敛。

混合算法通常采用DE的变异策略来更新PSO粒子的速度和位置。例如，在迭代过程中，部分粒子通过差分变异生成新解，再结合PSO的速度更新公式，既能保持种群的多样性，又能提高收敛精度。

这种改进策略尤其适合高维、非线性的优化问题，如工程设计、机器学习参数调优等场景。其核心在于平衡探索（全局搜索）和开发（局部求精），从而更可靠地逼近全局最优解。