搜索偏好知识驱动的复杂多模DE算法优化策略
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本文主要探讨的是"基于搜索偏好知识的复杂多模差分进化算法"。差分进化(DE)算法是一种基于种群的全局优化方法,它通过群体间的变异和选择操作来寻找问题的最优解。标准DE算法虽然简单易用且高效,但在处理复杂多模问题时可能会遇到局部最优困境,容易过早收敛或无法找到全局最优。 为解决这些问题,研究者提出了对DE算法的改进,如自适应参数调整(如SHADE, LSHADE, jSO, EBLSHADE, AMECoDEs),以及与其他优秀算法的融合,以提高初始种群质量和变异策略。然而,这些方法仍未能充分考虑到问题的隐性知识,特别是如何在全局探索和局部搜索之间动态平衡。 文献[11]提出根据问题阶段变化动态调整开发和探测策略,但确定合适的阈值对于不同的优化问题并不容易,且增加了一个额外参数可能带来复杂性和不确定性。本文创新性地引入了搜索偏好知识,设计了一种新型的DE算法。该算法在进化初期倾向于全局开发,增强算法的探索能力;随着进化过程,逐渐转向局部搜索,关注当前最优解区域,从而在开发和探索之间实现自适应切换,以更好地应对复杂多模问题。 具体步骤包括: 1. **经典DE算法基础**:首先,算法以实数编码生成初始种群,种群规模为Np,维度为D。每个个体x0i代表一个解,通过随机产生并进行差分变异、交叉和选择操作,形成新一代种群。 2. **搜索偏好知识应用**:在初始化阶段,算法会根据不同进化阶段的特点,调整种群的分散性或集约性。早期阶段,强调全局开发,通过增大差分扰动以扩大搜索范围;而在后期,更加注重当前最优解附近的局部搜索,以避免早熟收敛。 3. **动态平衡全局和局部**:通过设计的策略,算法能够灵活地在全局开发和局部搜索之间切换,确保算法在处理复杂多模问题时既能找到全局最优,又能避免陷入局部最优陷阱。 这种基于搜索偏好知识的DE算法旨在提升优化性能,尤其在面对多模态问题时,通过智能化的策略调整,提供了一种更具针对性和灵活性的优化框架。通过这种方式,算法有望在实际应用中展现更好的优化效果和鲁棒性。
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