自适应差分进化算法在系统可靠性优化中的应用

"改进差分进化算法在系统可靠性问题中的应用 (2012年)" 本文主要探讨了差分进化算法在解决系统可靠性问题中的优化应用，并提出了一种新的自适应差分进化算法。差分进化算法是一种全局优化的随机搜索算法，常用于解决多模态和非线性优化问题。在经典差分进化算法中，变异率通常是一个固定的参数，而该研究将其扩展为解向量的一部分，使其动态地参与算法的进化过程。 在新算法的设计中，将变异率作为一个独立的变量维度，这意味着变异率不再仅是控制全局行为的固定参数，而是随着其他解向量成分一起演进。这种自适应调整变异率的方法能够使算法更灵活地适应不同进化阶段的需求，从而提高其在解决复杂优化问题时的性能。 在系统可靠性问题中，这通常涉及到评估和优化系统组件的可靠性，以确保整个系统的稳定性和持久性。文中提到了三种典型的可靠性问题，通过这些具体案例的仿真实验，展示了改进后的算法相对于传统算法的优越性。实验结果证明，提出的自适应差分进化算法在寻找最优解方面表现优秀，能有效地找到更优的解决方案。 此外，本文还提到了该研究得到的国家自然科学基金资助，表明了其在学术领域的价值和认可。作者李若平、冯达、欧阳海滨和高立群分别来自东北大学信息科学与工程学院和中航工业空气动力研究院，他们在各自的领域有深厚的学术背景，为这项研究提供了坚实的基础。 关键词包括差分进化、自适应、扩展变量维数、变异率和可靠性，这表明研究的重点在于改进优化算法并应用于实际的可靠性问题中，通过调整算法参数来提升求解效率和精度。 总结来说，这篇论文介绍的改进差分进化算法为解决系统可靠性问题提供了一个有效且适应性强的工具，通过自适应地调整变异率，增强了算法的寻优能力，对于优化问题的求解具有重要意义。