混合对立学习和自适应的差分进化算法

混合对立学习和自适应的差分进化算法（Mixed Opposite Learning and Adaptive Differential Evolution，简称MOLADE）是一种优化算法，它结合了对立学习和自适应性差分进化算法的优点。MOLADE算法的主要思想是利用对立学习的思想，将种群分为两个互为对立的子群体，并在每个子群体中应用自适应性差分进化算法进行进化。这样做的好处是可以增加算法的多样性和全局搜索能力，提高算法的收敛速度和精度。

MOLADE算法主要分为两个阶段：对立学习和自适应性差分进化。在对立学习阶段，算法将种群分为两个互为对立的子群体，分别称为正面子群体和负面子群体。正面子群体中的个体通过学习负面子群体中的个体来提高自身的适应度，而负面子群体中的个体也通过学习正面子群体中的个体来提高自身的适应度。在自适应性差分进化阶段，算法采用自适应性差分进化算法对正面子群体和负面子群体中的个体进行进化，以获取更好的解。

MOLADE算法的优点在于它的多样性和全局搜索能力。通过对立学习的思想，算法可以避免陷入局部最优解，提高搜索的全局性。而自适应性差分进化算法则可以快速地收敛到最优解，提高算法的精度和收敛速度。因此，MOLADE算法在多目标优化、函数优化等问题中都具有很好的应用前景。