复杂网络结构的差分演化算法：避免局部最优与早熟收敛

"这篇论文提出了一种新的差分演化算法，称为CNS-DE，它利用复杂网络的邻域结构来提升算法的全局优化能力，防止早熟收敛，并且提高了解决方案的质量。CNS-DE算法将计算个体映射到复杂网络的节点上，通过节点间的连接关系定义差分策略，从而保持群体多样性。实验证明，该算法在函数优化问题上表现优于传统差分演化算法，有效地避免了局部最优和早熟现象。" 差分演化算法是一种基于种群的全局优化方法，通常用于解决连续函数的最优化问题。传统的差分演化算法在处理高维度和复杂问题时，可能会遇到局部最优和早熟收敛的问题。为了克服这些挑战，这篇论文引入了复杂网络的概念，创建了CNS-DE算法。 复杂网络是模拟真实世界中复杂系统的一种数学模型，其特征包括节点和边的非线性相互作用。在CNS-DE中，每个计算个体被视为复杂网络中的一个节点，节点间的连接关系决定了个体之间的交互和信息交换方式。这种邻域结构的设计允许算法更好地探索解决方案空间，因为它鼓励了不同个体之间的多样性和协作。 CNS-DE的差分策略基于节点的邻域关系，即个体与其邻居进行操作以生成新的解。这样的策略有助于维持种群的多样性，因为相邻节点的差异性可以促进解的进化。同时，利用复杂网络的特性，算法能够更好地模拟自然选择和突变过程，增强了对局部最优的逃逸能力，降低了早熟收敛的风险。 在实验部分，CNS-DE算法被应用到经典的函数优化测试集合上，并与传统的差分演化算法进行了比较。实验结果证实，CNS-DE算法在避免陷入局部最优和改善早熟现象方面表现出显著的优势，而且在解的质量上有了显著的提高。这表明，将复杂网络的结构引入差分演化算法可以增强算法的全局搜索性能，尤其在处理复杂优化问题时更为有效。 这篇论文的研究对于理解和改进演化计算算法的性能具有重要意义，特别是在面对具有挑战性的优化任务时。通过结合复杂网络的理论，差分演化算法可以得到增强，更有可能找到全局最优解，这对于优化领域的研究和实际应用都具有积极的影响。