增强差分进化算法：新局部搜索策略

"一种新局部搜索策略的差分进化算法是针对差分进化（DE）算法的局部搜索能力不足而提出的改进方法。通过引入新的局部搜索策略，该算法能够替换较劣个体，帮助算法跳出局部最优，从而增强种群的多样性。这一策略在数值实验中通过对比4个测试函数和标准差分进化算法，证明了其有效性。差分进化算法是由Storn和Price在1995年提出的，因其简单原理、较少控制参数和快速收敛速度而被广泛应用于各种科学和工程问题。然而，DE容易陷入局部最优，导致早熟收敛。为了改善这一问题，已有许多研究提出了各种改进策略，如混沌变异、正态随机扰动、二次规划法等局部搜索策略。本文提出的DELSS算法结合局部搜索得到的新个体来替换较劣个体，以提高全局搜索能力和收敛精度。" 差分进化算法（DE）是一种基于实数编码的优化算法，其主要流程包括以下几个步骤： 1. 初始化：创建一个随机初始种群，每个个体由一组实数参数表示，这些参数代表解空间中的一个潜在解决方案。 2. 差分变异：选取三个不同的个体，计算它们之间的差异，并将这个差异与另一个个体相加，形成一个新的变异个体。 3. 选择操作：将变异个体与原始个体进行比较，根据适应度值（通常是目标函数的负值）决定是否保留变异个体，以保持种群大小不变。 4. 迭代：重复上述过程，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或达到特定的解质量）。 新提出的DELSS算法在选择操作后增加了一个新的局部搜索步骤。对于较劣个体，算法会执行局部搜索来生成一个新个体。如果新个体的适应度值优于原来的较劣个体，那么就用新个体替换它，这样有助于避免陷入局部最优并增加种群的多样性。 数值实验部分，DELSS算法在四个测试函数上进行了验证，结果显示其在寻找全局最优解方面优于传统的差分进化算法，证明了新策略的有效性。这种改进策略对于解决具有复杂优化问题的领域，如工程设计、机器学习参数调优、复杂系统优化等，都可能带来显著的性能提升。