基于蒙特卡罗马尔可夫链的差分遗传算法（DEMC）

资 源 简 介

基于蒙特卡罗马尔可夫链的差分遗传算法（DEMC）

详 情 说 明

蒙特卡罗马尔可夫链（MCMC）与差分遗传算法的结合（DEMC）是一种高效的优化算法，主要用于解决复杂的高维优化问题。该算法通过引入MCMC的抽样机制改进传统遗传算法的搜索能力，同时利用差分进化算法的变异策略增强种群的多样性，从而提升全局收敛性。

在DEMC中，MCMC的抽样机制帮助算法跳出局部最优解，避免早熟收敛。而差分进化算法通过个体间的差分变异操作，进一步优化种群质量，提高搜索效率。这种混合策略在解决非线性、多模态优化问题时表现出色，广泛应用于机器学习参数优化、工程优化设计等领域。

DEMC的优势在于兼具遗传算法的全局搜索能力与差分进化算法的局部精细调整能力，同时通过MCMC的随机游走特性增强算法的鲁棒性。这种结合使得DEMC在复杂优化任务中表现优异，尤其适合高维、非凸的目标函数优化。