基于自适应差分进化算法的优化
【摘要】 差分进化算法已经应用于许多领域，但是不同变种的差分进化算法中其相关的参数影响其最终的解。如何设置最优参数来求解问题需要进一步研究。文章提出一种新的自适应差分进化算法，并选择一些标准多维多峰函数进行测试，并与其他相关的算法并行比较。实验结果表明，特别是对于标准测试函数GeneralisedRosenbrock，当pcr=0.2，F=1.5时，本文提出的SinDE算法最优解的均值为32.57，相对于其他算法StdDE、DDE和JDE最优解的均值分别为62.89、219.14和254.42，显著接近最优值。
