增强差分进化算法：新局部搜索策略

"一种新局部搜索策略的差分进化算法 (2011年)" 差分进化算法（Differential Evolution Algorithm, DE）是1995年由Storn和Price提出的一种优化方法，它以浮点向量编码为基础，用于解决连续空间中的优化问题。DE以其简单的设计、较少的控制参数和快速的收敛速度而受到青睐，广泛应用于科学和工程领域。然而，DE在优化过程中可能会陷入局部最优，导致早熟收敛，这是许多进化算法共同面临的问题。 为了解决这一问题，研究者们提出了各种改进策略。本文介绍的是一种新的局部搜索策略，它被整合到DE中，称为DELSS（Differential Evolutionary Algorithm With A New Local Search Strategy）。该策略的核心思想是在种群中引入局部搜索，通过用局部搜索得到的新个体替换较差的个体，促使种群跳出局部最优，增加种群多样性，从而提高算法的全局搜索性能。 具体实现时，DELSS算法首先执行常规的DE步骤：变异、交叉和选择。然后，对于每个个体，如果其在当前迭代中被识别为较劣个体，将应用局部搜索策略。这个策略可能是基于二次规划、混沌变异、高斯变异或其他有效的局部搜索技术。局部搜索的结果将有机会替代原来的较劣个体，这样有助于算法跳过局部极值，寻找更优解。 为了验证DELSS的有效性，作者进行了数值实验，选取了4个不同的测试函数，并与标准的DE算法进行了对比。实验结果显示，新提出的局部搜索策略能够有效提升DE的性能，增强了算法的全局搜索能力和收敛精度。 DELSS是一种旨在改善差分进化算法局部搜索能力的策略，通过在种群优化过程中嵌入局部搜索机制，避免早熟收敛，增加种群多样性，从而提升了DE在解决复杂优化问题时的整体效果。这种策略对于需要全局优化且容易陷入局部最优的领域具有重要的应用价值。