自主差分进化算法

个体级策略自选

让每个个体依据自身进化经验独立选择搜索策略，摆脱对整个种群单一决策的依赖。

曹子建 · Kai, Xu · Jia, Haowen · 傅妍芳 · Foh, C. H. · Tian, Feng

Applied Soft Computing Journal 2025

参数信息

基准函数集规模

43

技术优势

个体自主选策略

每个个体利用自身累积奖励的增长率选择搜索策略，积累自己的进化经验，避免盲目跟随种群决策。

全局搜索更强

在种群层面引入带停滞检测的回溯方法，充分利用已学到的累积经验信息，提升算法跳出局部最优的能力。

应用场景

• 无人机集群协同：用于无人机集群协同对策中的参数优化，提升任务分配与协同效率。
• 机器人路径规划：作为优化器用于路径规划问题，寻找更短或更安全的路径。
• 工业调度优化：用于工业调度中的组合优化，提高生产效率或降低成本。
• 多智能体系统：为多智能体系统中的决策优化提供搜索算法，增强整体协作性能。