差分进化算法参数控制与适应策略研究进展

"这篇论文是关于差分进化算法参数控制与适应策略的综述，作者是杨振宁和唐坷，发表在2011年10月的《智能系统学报》上，讨论了差分进化算法在解决实际问题中的重要性以及参数设置对其性能的影响。文章对当前的参数控制方法进行了分类，并通过实验分析了各种策略的效率和实用性，强调了参数自适应控制策略的有效性。" 差分进化算法是一种基于群体的优化方法，属于进化计算的范畴，它利用种群中的个体差异来生成新的解决方案，通过迭代过程逐步优化问题。算法的核心操作包括选择、交叉和变异，这些操作的参数设置直接影响算法的搜索性能和收敛速度。 1. **基本原理与操作**：差分进化算法首先生成一个初始种群，然后在每次迭代中，通过差分运算产生变异向量，结合选择策略和交叉操作形成新一代个体。这个过程中，参数如种群大小、变异因子、交叉概率等的选择至关重要。 2. **参数控制策略**：传统的参数控制通常基于经验设定，例如固定不变的参数值。然而，这种静态策略可能无法适应复杂优化问题的多变性。因此，出现了参数随机化适应策略，它允许参数在一定范围内动态变化。 3. **基于统计学习的参数控制**：这类策略运用机器学习方法，如回归或分类，根据算法运行过程中的信息调整参数，以提高性能。 4. **参数自适应策略**：这是当前研究的焦点，算法能够根据搜索过程中的表现自动调整参数。这种策略能更好地适应问题的动态性和复杂性，通常展现出更好的全局搜索能力和收敛特性。 论文通过实值函数优化实验，对比了不同参数控制和适应策略的效果。结果显示，参数自适应控制策略在优化效果和实用性方面表现出色，能够有效地平衡探索与开发，从而在众多方法中脱颖而出。 差分进化算法的参数控制与适应策略是优化其性能的关键，而参数自适应策略由于其动态性和智能化，被认为是提高算法效率的有效途径。这一领域的研究对于推动进化计算的发展和解决更复杂的工程问题具有重要意义。