解释差分进化基本算法的所有更新.我无法找到此算法的所有版本.解释该算法的所有版本作为调查,我不清楚理解维基百科中给出的该算法背后的理论.维基百科也只定义差分进化的基本算法,但我想要对该算法进行所有更新
对于差异进化的完整调查,我建议你发表题为" 差异进化:对现有技术的调查"的论文,但简要说明如下:
DE有2个基本交叉算子和5个基本变异算子,因此我们有2*5 = 10个基本DE变体.
两个交叉运营商是Exponential
和Binomial
.
指数交叉:
D
问题空间维数n
是从[1,D]中随机选择的,Cr
是交叉率,L
根据上述伪码从[1,D]得出.
二项式交叉:
j
是指第j维,i
是矢量数并且G
是世代数,jrand
是从[1,D]随机选择的索引.
五个变异算DE/rand/1
,DE/best/1
,DE/target-to-best/1
,DE/best/2
和DE/rand/2
.
DE /兰特/ 1: V(i)=X(r1)+F*(X(r2)-X(r3))
DE /最佳/ 1: V(i)=X(best)+F*(X(r1)-X(r2))
DE /目标到最佳/ 1: V(i)=X(i)+F*(X(best)-X(i))+F*(X(r1)-X(r2))
DE /最佳/ 2: V(i)=X(best)+F*(X(r1)-X(r2))+F*(X(r3)-X(r4))
DE /兰特/ 2: V(i)=X(r1)+F*(X(r2)-X(r3))+F*(x(r4)-X(r5))
V(i)
是目标载体的供体(突变体)载体X(i)
,F
是差异载体的比例因子,r1,r2,r3,r4,r5
是互斥的,从[1,NP]中随机选择并且不同i
,best
是当前群体中最适合的载体指数,最后NP
是群体大小.
这些都是您可以了解DE的基本变体的所有内容.
DE也有许多用于许多目的的变体,已在上述论文中进行了解释.