微分进化算法范文.pdfVIP

微分进化算法范文--第1页

微分进化算法范文

微分进化算法(DifferentialEvolution,DE)是一种全局优化算法，

它以自然进化的原理为基础，通过不断迭代来逼近最优解。DE算法最初

是由美国著名科学家R.Storn和K.Price于1997年提出的，经过近20

年的发展和改进，已经成为求解各种优化问题的有效工具。

DE算法的基本思想是通过模拟自然界的进化过程来最优解。它将待

优化的问题看作是一个多维空间中的一个点，而算法的目标就是找到这个

点的最值。DE算法主要包含了三个基本操作：变异、交叉和选择。

首先，DE算法通过变异操作来生成新的候选解。变异操作是通过对

当前解向多个方向进行“变异”，生成一组新的解向。这里的“变异”指

的是对当前解进行一定程度的扰动，从而增大空间。通常使用的变异策略

有：随机选择、缩放变异和多项式变异。

随机选择是最简单的变异策略，它随机选择一个参数，然后按照一定

的步长对其进行扰动。缩放变异是通过重新缩放参数的取值范围来实现扰

动，它可以保证生成的新解仍然在可行范围内。而多项式变异则是通过多

项式函数对所有参数进行扰动，它可以在保持原解的基础上，增大空间。

接下来，DE算法使用交叉操作来生成新的解向。交叉操作将新的解

向与原解进行交叉，生成一组新的解向。交叉操作能够保留原解的一些特

征，并且增加新的变化，有利于生成多样性的解向。常用的交叉策略有：

二进制交叉、指数交叉和均匀交叉。

二进制交叉是最常用的交叉策略之一，它通过随机选择一个二进制交

叉率，将新解向根据该交叉率与原解进行交叉，生成新的解向。指数交叉

则是通过指数函数对新解向和原解进行交叉，它可以保留原解的一部分特

微分进化算法范文--第1页

微分进化算法范文--第2页

征。均匀交叉是一种比较特殊的交叉策略，它将新解向的每一个参数的取

值根据一定的概率交叉到原解的对应参数上。

最后，DE算法使用选择操作来选取下一轮迭代的最好解。选择操作

主要是比较新解向和原解的适应度值，保留适应度值更好的解向。常用的

选择策略有：贪心选择、锦标赛选择和随机选择。

贪心选择是最常用的选择策略之一，它直接选择适应度值最好的解向

作为下一轮迭代的解。锦标赛选择则是通过随机选择一组解向，并从中选

择适应度值最好的解向。随机选择则是随机从新解向和原解中选择一组解

向作为下一轮迭代的解。

通过不断迭代上述的三个基本操作，DE算法能够逐渐逼近最优解。

在每一轮迭代中，DE算法会生成一组新的解向，并通过选择操作选取适

应度值更好的新解向。这样，DE算法能够在不断演化的过程中得到越来

越优秀的解，直到找到最优解为止。

微分进化算法在全局优化问题上具有很好的性能。它的核心思想是模

拟自然界中的进化过程，能够充分利用已有的信息和知识，生成多样性的

解向，从而能够在大规模、复杂的空间中快速找到最优解。DE算法还具

有较好的鲁棒性和可扩展性，可以应用于各种优化问题。

总之，微分进化算法是一种基于自然进化原理的全局优化算法，通过

变异、交叉和选择操作来逼近最优解。它具有很好的能力和鲁棒性，在解

决各种优化问题上具有广泛应用前景。

微分进化算法范文--第2页