混合波動差分進化算法

0 引言

差分進化算法(DE)是利用群體演化的高效算法，也是利用浮點數編碼的典型啟發式搜索算法，由Stom和Price提出的。由于其原理簡單、控制參數少、魯棒性強等特點，在實踐中得到廣泛的應用。然而，在針對復雜高維問題時，DE存在收斂速度過慢、求解精度不高，并且極易陷入局部最優等問題。為了提高DE的搜索性能，國內外的學者先后提出了許多動態自適應控制參數的改進算法，并在不同領域得到廣泛的應用。