并行差分进化算法：多策略与多种群优化

"陈颖、林盈、胡晓敏在2014年的论文《多种群多策略的并行差分进化算法》中提出了一种创新的优化算法，旨在提升并行差分进化算法的求解质量和计算速度。该算法通过将整体种群划分为多个子种群，并对每个子种群应用不同的差分进化策略，实现了并行搜索和多策略优化。各个子种群独立进化，定期进行种群间的交流以促进全局解的多样性。这一方法在处理多样化的优化问题时表现出色，有效节省了计算时间，并在数值实验中验证了其优良的性能和效率。" 这篇论文详细探讨了并行计算和差分进化算法的结合，差分进化是一种基于群体的全局优化技术，它通过变异、交叉和选择等操作来探索解空间。在传统的差分进化中，整个种群使用单一的进化策略。然而，论文提出的多种群多策略并行差分进化算法则打破了这一限制，通过分配不同的优化策略给不同的子种群，能够更好地适应复杂优化问题的特性。 具体来说，每个性质各异的子种群采用特定的差分进化策略，如经典DE/rand/1/bin、DE/best/1/bin或DE/current-to-best/1/bin等，这些策略在搜索过程中展现出不同的探索和开发能力。在并行计算环境下，各子种群同时进行演化，减少了算法的收敛时间。同时，为了避免过早收敛或陷入局部最优，子种群间会周期性地交换信息，这有助于保持种群的多样性并促进全局搜索。 实验部分，作者通过对比不同类型的测试函数，包括单峰、多峰、约束以及实际工程问题，展示了该算法在各种问题上的有效性。实验结果证实，提出的并行差分进化算法不仅在求解精度上优于传统方法，而且在计算效率上也有显著提升，特别是在处理高维度和复杂度的问题时。 这篇论文的贡献在于提供了一个更加灵活和高效的并行优化工具，对于解决实际工程中的复杂优化问题具有重要价值。通过将多种群机制与并行计算相结合，以及利用多策略优化，该算法展示了在求解精度和计算效率上的双重优势。这对于进一步研究并行计算在优化领域的应用，以及发展更强大的全局优化算法，提供了新的思路和方向。