分布式差分进化算法的参数自适应与迁移优化

本文主要探讨了一种创新的参数适应性分布式差分进化算法（Distributed Differential Evolution with Adaptive Parameters, DDEAP）。该算法的核心在于将初始种群划分为多个子种群，每个子种群独立运行并在一定程度上保持通信。这种划分遵循冯诺依曼拓扑结构，确保了信息在种群中的有效流动。 子种群间的迁移机制是关键设计之一。当某个子种群内的个体表现优于其相邻子种群的较差个体时，迁移机制会发挥作用，通过替换的方式实现知识的共享。这种动态调整使得算法能够更好地适应问题的局部最优，从而避免陷入过早收敛的困境。 算法的另一个核心特点是针对个体适应值的变化，引入了适应性策略。每个个体被分配不同的缩放因子F（fitness-dependent scaling factor）和交叉率CR（crossover rate），这两个参数随个体性能的提升或下降而动态调整。这样做的目的是为了使算法能够根据不同部分解空间的特性进行更精细的搜索，增强全局优化能力。 实验结果显示，这种适应性分布式差分进化算法在解决优化问题时表现出色，它不仅能够有效地探索解空间，找到全局最优解的可能性更大，而且在求解过程中展现出更好的稳定性和收敛性。由于其灵活的参数调整和有效的信息共享机制，该算法在处理复杂多模态问题时具有显著优势，对于提高计算效率和搜索精度有着重要的实际应用价值。 这项研究为分布式优化算法提供了一个新的改进方向，通过适应性参数调整和子种群迁移机制，使得分布式差分进化算法在大规模、高维度问题中展现出了强大的优化潜力。