基于成功历史记录的参数自适应差分进化算法

Parameter Adaptive Differential Evolution Algorithm based on Successful History Records

该算法是一种优化算法，用于求解非线性优化问题。它基于差分进化算法，旨在通过对成功历史记录的学习，动态地调整算法的参数以获得更好的性能。

差分进化是一种优化算法，通过随机生成一组初始解，然后使用变异和交叉算子对解进行更新。这些操作可以使用一些参数进行调整，例如变异因子和交叉概率。但是，这些参数对于不同的问题和不同的数据集可能需要不同的值，因此，需要一种适应性到问题的参数调整方法。

该算法引入了成功历史记录的概念，通过记录历史的最佳解和适应度值，然后使用这些值来动态地调整算法的参数。具体地，当算法无法生成更好的解时，它会选择从历史最佳解的邻域中选择一个解作为下一代种群的初始解，并适应性地修改参数。此外，如果算法找到了更好的解，则更新历史最佳解。

该算法的关键优点在于，它能够自适应地调整参数，从而获得更好的性能。此外，该算法也具有快速收敛和高精度的优点，可以应用于复杂的优化问题。

总之，该算法是一种基于差分进化算法，使用成功历史记录来自适应地调整算法参数的优化算法。在实践中，该算法已经证明了在不同的优化问题中具有优异的性能。

相关问题

基于成功历史记录的参数自适应差分进化算法代码论文

对于流行度不断增长的差分进化算法来说，参数设置对算法最终的性能十分关键。为了解决此问题，本文提出了一种基于成功历史记录的参数自适应差分进化算法。该算法通过记录每个个体的成功情况，并自适应地调整差分进化算法的参数，以实现更好的性能。

具体来说，该算法按照以下步骤进行：

1. 初始化种群：随机初始化种群，并记录每个个体的成功率（即被选中作为目标向量的次数占总次数的比例）。

2. 计算权重：根据每个个体的成功率计算其权重。权重越高的个体在后续进化过程中被选择的概率越大。

3. 参数适应性调整：根据种群中所有个体的成功率，自适应地调整差分进化算法的参数。具体来说，对于交叉率、变异率和缩放因子，分别按照以下公式进行更新：

CR = CR_min + (CR_max - CR_min) * (S - S_min) / (S_max - S_min)
F = F_min + (F_max - F_min) * (S - S_min) / (S_max - S_min)
SF = SF_min + (SF_max - SF_min) * (S - S_min) / (S_max - S_min)

其中，CR、F和SF分别为交叉率、变异率和缩放因子，CR_min、CR_max、F_min、F_max、SF_min和SF_max分别为三个参数的取值范围，S为种群中所有个体的平均成功率，S_min和S_max分别为种群中所有个体成功率的最小和最大值。

4. 差分进化演化：根据权重和参数进行差分进化演化。在每次进化中，从种群中按权重选择两个个体作为父代，然后根据交叉率和缩放因子生成一个子代。如果子代优于其中较差的父代，则将其作为后续进化的候选个体，并更新个体的成功率。

5. 结束：如果满足某个终止条件（如达到最大进化代数或目标函数值已经足够小），则停止进化。

为了验证所提出的算法的有效性，本文将其应用于三个标准测试函数（Sphere、Rosenbrock和Griewank），并与其他具有相似进化策略的算法进行比较。实验结果表明，所提出的算法在所有测试函数上都取得了较好的性能，证明了其有效性和适用性。

总之，本文提出了一种基于成功历史记录的参数自适应差分进化算法，并将其应用于三个标准测试函数上进行验证。实验结果表明，该算法比其他具有相似进化策略的算法表现更好，证明了其有效性和适用性。