自适应控制参数优化的通用差异演化算法研究

"这篇论文研究了自适应控制参数在通用差异演化算法(GDE)中的应用，特别是针对多目标优化问题的解决。通过对GDE3算法的深入分析，包括其编码、交叉、变异和选择机制，研究者提出了一种新的自适应控制策略，该策略基于个体适应度动态调整缩放因子和交叉概率参数，从而增强算法的搜索性能。通过对比实验，selfGDE3算法（即采用了自适应控制参数的GDE3）在与GDE3和非劣分层遗传算法2(NSGA-Ⅱ)的性能比较中表现出优越的搜索性能。研究证明，自适应控制参数能有效提升通用差异演化算法在多目标优化问题上的求解效率。" 本文主要关注的是如何提高多目标优化问题的解决效率，采用的是一种名为通用差异演化算法（GDE）的方法。GDE是一种进化算法，广泛应用于复杂优化问题中，特别是当问题有多个相互冲突的目标时。GDE3是GDE的一个变体，其核心包括个体编码、种群生成、以及基于差分算子的变异和选择策略。这些步骤共同作用于种群，以逐步逼近问题的最优解集。 论文中提出了一种新颖的自适应控制策略，该策略依据个体的适应度来动态调整算法的关键参数——缩放因子和交叉概率。适应度是衡量个体解决方案优劣的重要指标，通过调整这两个参数，可以更好地平衡算法的探索和开发能力，从而提高整体搜索效率。适应性参数控制使得算法能够根据问题的特性和搜索过程中的状态自动调整，避免了静态参数设置可能导致的性能瓶颈。 为了验证所提策略的有效性，研究者对比了selfGDE3、GDE3和NSGA-Ⅱ这三种算法在多目标优化问题上的表现。NSGA-Ⅱ是一种常用的多目标遗传算法，以其非劣解的分层选择策略著称。实验结果显示，selfGDE3在解决多目标优化问题上具有更出色的性能，这表明自适应控制参数对于提升GDE算法的性能有着显著的效果。 这篇研究对于理解和改进进化算法在多目标优化问题中的应用具有重要意义，尤其是对于那些需要在不断变化的环境或复杂条件下寻找最优解的问题，自适应控制参数的策略可能提供了一个有效且灵活的解决方案。同时，这种策略也可以为其他类型的进化算法提供参考，促进优化算法的进一步发展。