自适应局部增强微分进化算法：性能优化与仿真比较

"自适应局部增强微分进化改进算法 (2011年)" 是一篇关于优化算法研究的学术论文，主要关注微分进化算法的改进。作者通过自适应调整交叉概率和交叉因子来加速算法的收敛速度，并引入局部增强算子和扰动因子以提高算法的局部搜索能力，从而提出了一种名为自适应局部增强微分进化算法(Adaptive Local Augmentation Differential Evolution Algorithm, ALADE)的新方法。 微分进化算法(Differential Evolution Algorithm, DE)是一种基于群体的全局优化方法，由Rainer Storn和Kenneth Price于1995年提出。DE以其简单、高效和鲁棒性受到广泛关注，适用于解决连续多模态优化问题。然而，原始的DE算法在某些情况下可能会出现收敛速度慢或陷入局部最优的情况。 在ALADE算法中，作者针对DE的这些局限性进行了改进。首先，他们对DE的交叉概率(Crossover Probability)和交叉因子(Crossover Factor)进行了自适应调整，这允许算法根据当前搜索状态动态地改变这些关键参数，以提高全局搜索效率。其次，引入局部增强算子，目的是增强算法在局部区域内的探索能力，帮助算法跳出局部最优。同时，扰动因子的加入进一步增强了算法的探索能力，防止算法过早收敛。 为了验证ALADE算法的有效性，研究人员选择了5个典型的测试函数进行仿真比较。这些测试函数通常用于评估优化算法的性能，包括复杂度和多模态性质。ALADE算法与传统的DE算法、粒子群优化算法(PSO)以及仅使用局部增强算子的DE算法进行了对比。仿真结果显示，ALADE算法在收敛时间和迭代次数上均优于其他算法，证实了改进的有效性。 这篇论文提出的自适应局部增强微分进化算法是对DE算法的一次重要改进，通过动态参数调整和局部增强策略，提高了算法在解决复杂优化问题时的性能。这一工作对于理解和改进进化计算算法，特别是在工程优化和复杂系统设计等领域，具有重要的理论和实践意义。