基于logistic模型的自适应差分进化算法：高效全局优化与稳定性提升

本文主要探讨了一种创新的优化算法——基于logistic模型的自适应差分进化算法。该算法的核心在于其独特的设计策略，它能够在演化过程中的不同阶段自动调整两个关键参数：缩放因子和交叉概率因子。缩放因子对于控制种群中个体变异程度至关重要，而交叉概率因子则决定着新个体的产生方式，这两个参数的动态调整使得算法在搜索初期具有较强的全局最优值探索能力，能够维持种群多样性，从而避免过早陷入局部最优。 在算法的初期，通过自适应机制，较大的缩放因子和交叉概率有助于产生更多新颖且可能的解，这有助于算法广泛搜索整个搜索空间，提高找到全局最优解的可能性。然而，随着算法的进行，随着局部最优值搜索能力的增强，算法会逐渐减少这些参数的大小，使得搜索更加聚焦于当前的最优区域，从而实现稳定性，防止算法陷入过早收敛的问题。 作者通过对几种典型的Benchmarks函数进行测试，结果显示，基于logistic模型的自适应差分进化算法表现出优越的性能。它的收敛速度较快，这意味着算法可以在相对较少的迭代次数内找到解决方案。同时，计算精度也较高，这表明算法在寻找最优解的同时，能提供精确的结果。 此外，该算法的自适应性使其在面对复杂多变的优化问题时更具优势，因为它可以根据问题特性实时调整参数，提高算法的适用性和效率。基于logistic模型的自适应差分进化算法是一种高效、灵活的优化工具，值得在实际工程应用中进一步研究和推广。