层次聚类引导差分进化算法

多根求解不早熟

该算法通过层次聚类与自适应迁移,将搜索资源动态分配到不同根区域,避免了多根求解中的重复搜索和早熟收敛。

Ouyang, Aijia · Peng, Wang · 金杰 · Chen, Chaoyang

Expert Systems with Applications 2027

参数信息

多根检测率
100 %

技术优势

不用手调参数

成功历史驱动的参数自适应机制动态调整变异因子和交叉概率,使算法对参数不敏感。

找到的根不会丢

基于存档的重初始化策略保存已发现的根,并释放种群容量用于进一步探索,避免重复搜索。

自动分区分工

通过层次聚类将个体分为有前景簇、无前景簇和散点,自适应迁移机制把低贡献个体重新分配到更有前景的区域。

多样性保持

邻域引导的差分进化策略在引导个体向潜在根区域移动的同时保持局部搜索多样性,避免早熟。

应用场景