一种基于双种群自适应进化的改进差分进化算法（DE）

资 源 简 介

一种基于双种群自适应进化的改进差分进化算法（DE）

详 情 说 明

差分进化算法（DE）作为一种高效的全局优化方法，广泛应用于工程优化、机器学习等领域。然而传统DE算法存在三个典型问题：在迭代后期收敛速度显著下降、最终解的精度不足，以及容易陷入局部最优解而无法跳出。

针对这些问题，双种群自适应进化机制被引入改进DE算法。该机制的核心在于同时维护两个具有不同特性的种群：

探索种群：采用较大的变异因子和交叉概率，增强全局搜索能力，避免算法过早收敛到次优解； 开发种群：使用动态调整的小尺度变异策略，在优质解邻域内精细搜索，提高收敛精度。

两个种群通过周期性信息交互实现协同进化。当开发种群陷入停滞时，从探索种群注入多样性个体；反之，探索种群会吸收开发种群的高质量解来引导搜索方向。此外，算法还设计了自适应参数调整策略——根据种群多样性指标和进化阶段，动态调节变异因子和交叉率，从而平衡探索与开发能力。

实验表明，这种改进策略能有效抑制早熟收敛现象，在复杂多峰函数优化中，其收敛速度和求解精度相比经典DE提升显著。尤其在处理高维优化问题时，双种群结构展现出更强的解空间探索能力。