Bernstain-Search差分进化算法：一种无参数高性能DE算法研究

资源摘要信息:"Bernstain-Search差分进化算法" 在当今计算领域，差分进化（Differential Evolution，简称DE）算法是一种广泛应用于实值数值优化问题的启发式搜索算法。标准的DE算法以其简单、高效的特点受到众多研究者的青睐。然而，这种算法的一个主要缺点是其参数设置通常是经验性的，需要通过大量的试错来完成，这在一定程度上限制了算法的效率和应用范围。 本文提出了一种名为Bernstain-Search差分进化算法（Bernstain-Search Differential Evolution，简称BSD）的无参数DE算法。BSD算法的核心创新在于其参数值的随机确定性，从而完全摒弃了传统DE算法中的参数设置过程。在具体实现上，BSD算法通过某种随机机制自动调整搜索策略，避免了复杂的参数调节。其优势在于简化了算法的使用，使得即便是非专业人士也能较容易地应用到各种数值优化问题中。 在性能评估方面，文章作者选取了CEC'2014的30个基准测试问题，以及图像演化问题和三角不规则网络（Triangular Irregular Network，简称TIN）演化问题，来进行BSD算法的有效性验证。这些测试问题覆盖了多维度、多类型的问题，能够较全面地评估算法的性能。 此外，为了全面比较BSD算法与现有算法的性能差异，研究者还选择了四种较为著名的优化算法作为对照，分别是：人工蜂群算法（Artificial Bee Colony，简称ABC）、自适应差分进化算法（Adaptive Differential Evolution，简称JADE）、布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search，简称CUCKOO）和加权差分进化算法（Weighted Differential Evolution，简称WDE）。通过这些对比实验，BSD算法在多个问题集上显示出其解决问题的成功率在统计学上显著优于这些比较算法。 实验结果的统计分析采用的是Wilcoxon Signed Rank Test，这是一种非参数检验，用于比较两个相关样本、匹配样本或重复测量设计的中位数是否有显著差异。通过此方法，作者能够科学地评估BSD算法与其他算法在优化性能上的差异是否具有统计意义。 从给出的压缩包文件名称列表来看，"bsd_algorithm.zip" 和 "Bsd_Algorithm.zip" 可能包含了BSD算法的源代码和相关文档。这些文件的名称表明，该算法已经在Matlab环境下实现。Matlab作为一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，非常适合用于科学计算、算法设计和原型开发等。在优化算法的研究和应用中，Matlab因其强大的数学计算能力和丰富的工具箱支持而备受青睐。 总结来说，BSD算法的提出为实值数值优化问题提供了一种新的解决方案。其无需参数设置的特性，不仅简化了算法的应用流程，而且在实验中展现出了较高的问题解决能力。此外，BSD算法在Matlab平台上的实现进一步方便了研究者和工程师对算法的测试与应用，对优化算法的发展和应用有着积极的推动作用。