精英学习引导的快速收敛差分演化邻域搜索算法

本文主要探讨了"基于精英解学习的邻域搜索差分演化算法"（ELNDE），针对差分演化算法在解决复杂问题时可能遇到的局部最优陷阱和收敛速度较慢的问题。差分进化（DE）是一种广泛应用的全局优化算法，但其在处理复杂问题时可能会受限于种群多样性的保持和全局探索能力。 ELNDE算法的核心创新在于引入了精英解池策略，通过维护多个高质量的解决方案（精英解），增加了种群的多样性，防止算法陷入局部最优状态。这个策略不仅提升了算法的全局搜索能力，还通过反向学习机制，使得算法能够从这些精英解中汲取经验和知识，从而加速收敛过程。 在算法执行过程中，通过邻域搜索技术进一步增强了解决问题的能力。邻域搜索允许个体在当前解的附近进行探索，结合精英解作为导向，可以有效地跳过部分局部最优区域，提升整体的搜索效率。这种方法既提高了算法的收敛速度，又增强了解的质量。 为了验证ELNDE算法的有效性，研究者选取了13个标准的基准测试函数进行了实验，并将其与几种知名的改进算法进行了对比。实验结果表明，ELNDE在收敛速度和解的精度方面表现出明显的优势，证明了其在解决复杂优化问题时的优越性能。 该算法通过精英解学习和邻域搜索的结合，不仅解决了差分演化算法的局限性，还在优化问题的全局搜索和收敛速度上取得了显著的进步。这对于实际应用中的全局优化问题，尤其是那些具有多模态和复杂约束的优化问题，具有重要的理论价值和实践意义。