自适应差分进化算法：高维多模优化新策略

"自适应差分进化算法用于解决高维多模优化问题的研究" 自适应差分进化算法（Adaptive Differential Evolution, ADE）是一种优化算法，主要针对高维度且具有多个局部最优解的复杂优化问题。差分进化算法（Differential Evolution, DE）是全局优化领域的一种流行方法，以其简单、高效和适用于大规模优化问题的特点而受到广泛关注。然而，原始的差分进化算法在处理高维多模问题时可能会遇到局部收敛和效率低下的挑战。 ADE算法的创新之处在于引入了自适应策略来改进DE的基本操作。在传统的DE中，变异操作是通过一个固定的差分因子来生成新的候选解，但这种固定的方式可能限制了算法在不同阶段的探索和利用能力。ADE算法则通过动态调整这个差分因子，即收敛因子，来平衡全局搜索和局部搜索的能力。它依据算法的当前状态来智能地改变收敛因子的值，使得在早期阶段能保持广泛的搜索范围，而在后期能够更专注于局部区域的优化，从而提高了算法在解决复杂问题时的性能。 此外，ADE算法还采用了自适应的交叉策略。在DE中，交叉操作是生成新解的关键步骤。ADE通过对个体之间的差异进行加权和收缩，增强了算法的适应性，这有助于发现并保留优良解，同时避免过早陷入局部最优。这一策略可以更有效地引导搜索过程，提高算法的收敛速度和解决方案的质量。 通过对比实验，ADE算法在30个优化问题上显示出了优于标准DE、DE/RL（DE with recombination and learning）和DE/RB（DE with recombination and boundary handling）等其他变种的性能。这些结果表明，ADE算法不仅具有更快的收敛速度，而且在解决高维多模优化问题时具有更高的稳定性和可靠性。 自适应差分进化算法（ADE）是一种针对高维多模优化问题的强化版本，它通过动态调整收敛因子和采用自适应交叉策略，提升了差分进化算法在解决复杂优化问题时的探索与利用能力，从而在实际应用中展现出更强的优化效果。