改进的差分进化算法

资 源 简 介

改进的差分进化算法

详 情 说 明

差分进化算法(DE)是一种高效的全局优化算法，特别适用于连续空间优化问题。在神经网络优化领域，传统DE算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，因此需要进行针对性改进。

核心改进策略主要围绕三个方向展开：首先是变异策略的优化，通过动态调整缩放因子F和交叉概率CR来平衡全局探索与局部开发能力。常见做法是采用自适应机制，根据种群进化状态自动调整参数。其次是种群多样性保持，引入混沌初始化或反向学习策略增强初始种群质量，同时通过精英保留策略防止优秀个体流失。

在神经网络优化应用中，改进DE算法主要解决网络结构设计和超参数调优两大难题。针对网络结构，算法自动搜索最优的隐层节点数和连接方式；对于超参数，则优化学习率、正则化系数等关键参数。值得注意的是，将DE与梯度下降法结合形成混合优化策略，既能发挥DE的全局搜索优势，又能利用梯度信息进行局部精细调优。

实际应用中还需要特别注意适应度函数的设计，这直接影响优化效果。对于神经网络通常采用验证集准确率作为主要指标，同时考虑模型复杂度防止过拟合。改进后的差分进化算法在神经网络优化中展现出比传统随机搜索和网格搜索更好的性能，尤其适合计算资源有限的中小规模网络优化场景。