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Differential evolution enhanced with optimal individual guidance for solving global numerical optimization problems
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AI
DOI：10.1007/s10586-026-05974-5.png)
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摘要
En 中文
差分进化（DE）是一种基于种群的元启发式算法，因其简单性、高效性和强大的全局优化能力而得到广泛认可。然而，DE常面临早熟收敛和陷入局部最优的挑战。为解决这些局限性，本文提出了一种增强型DE变体，融入了最优个体引导策略。该策略通过在整个进化过程中持续引导表现最优的个体，提升种群的适应性和多样性。主要创新在于后期迭代中为最优个体引入额外的变异和引导机制，显著降低了算法过早收敛于次优解的可能性。与复杂度驱动的DE变体不同，所提出的DE变体以最小的计算开销和零额外参数实现了有竞争力的结果。我们使用IEEE进化计算大会（CEC）的基准函数，包括CEC2017、CEC2019和CEC2022问题，对所提方法进行了严格评估。实验结果表明，该方法在多个基准测试中表现出优越性能，有效缓解了早熟收敛和局部最优问题。与当前最先进的DE变体相比，所提方法在收敛速度和全局优化能力方面均展现出显著提升。
Keyword:
Differential evolution
Premature convergence
Local optima
Individual guidance
Numerical optimization
期刊
C
IF:
0
论文数:
691
被引数:
1
机构
暂无机构信息
引用论文
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