差分型复杂过程全局进化算法提升优化性能

"这篇论文研究论文名为《论文研究-差分型复杂过程全局进化方法.pdf》，主要探讨的是复杂过程全局进化算法领域的一项创新。复杂过程全局进化算法是一种模仿分散搜索（Scatter Search, SS）的通用进化算法，它利用系统的子方法构建，具有灵活性和全局优化潜力。这种算法的特点在于其多子步框架，旨在保持种群多样性，降低时间复杂度，提升解决方案质量。 EACOP（Evolutionary Algorithm for Complex-Process Optimization）是复杂过程全局进化算法的一个具体实例，其核心机制包括：多样性种群初始化，通过多种方式如拉丁超立方体抽样（Latin Hypercube Uniform Sampling, LHS）确保种群的多样性；相似性解判别，用于评估解的差异性；种群合并法则，处理种群间的融合策略；种群更新策略，保持算法的动态平衡；以及解深度搜索策略，深入探索解空间。 然而，论文提出了一种改进版的算法，即差分型复杂过程全局进化方法（DEACOP）。DEACOP在EACOP的基础上做了三个关键改进：首先，除了LHS生成多样性种群外，还采用“最小欧几里得距离的最大值法”来创建具有更多多样性参考集Refset2；其次，引入缩放因子差分变异操作和交叉策略，旨在同时提高算法的收敛速度和种群多样性；最后，使用Nelder-Mead直接搜索法进行局部搜索，避免算法陷入局部最优区域，从而提高搜索效率。 DEACOP的基本流程包括：多样性的种群初始化，对解的相似性进行细致评估，灵活地合并种群，实施种群更新，以及深入搜索解的潜在深度。通过这些改进，DEACOP展示了在处理复杂优化问题时的高效性能，尤其是在保证全局搜索的同时，有效避免了局部最优陷阱。因此，这项研究对于理解和改进复杂过程优化算法具有重要意义，为未来的进化计算研究提供了新的视角和方法。"