求解高维多模优化问题的自适应差分进化算法

在基变量选择方差理论分析的基础上,提出一种自适应差分进化算法(ADE).ADE算法通过设计自适应收敛因子构建自调整的权重质心变异策略,同时在交叉策略中引入发射、收缩两种单纯形操作算子,保证算法全局搜索能力的同时,能有效提高算法后期的局部增强能力.30个优化问题的数值研究结果表明ADE算法具有比DE、DERL以及DERB三种算法更快的收敛速度和可靠性,尤其适合于高维多模优化问题的求解.