12、探索差分进化算法选择算子优化能力及探索与利用失衡原因

探索差分进化算法选择算子优化能力及探索与利用失衡原因

1. 探索与利用失衡原因分析

在进化算法（EA）中，探索（exploration）和利用（exploitation）的平衡至关重要。一些情况下，算法会出现过早收敛的问题。不过，先进的EA可以通过精心设计的算子和动态设置，提供更合适的探索与利用比例。

1.1 主要原因判断方法

当算子和设置的组合并非探索与利用失衡的主要原因时，当前任务的适应度景观（fitness landscapes）就变得更为关键。不同适应度景观的函数运行时，基因型多样性的变化趋势会有所不同。
我们可以通过绘制不同任务运行时每个间隔的多样性平均值，得到基因型多样性的变化趋势。具体判断方法如下：
- 如果不同任务运行时变化趋势相似，那么失衡的主要原因是该EA的算子和设置组合。此时，修改算法可能会改善所有任务的解决方案。
- 如果不同任务运行时趋势不同，主要原因则是任务的适应度景观。这种情况下，需要针对特定类型的任务修改算法来改进解决方案。

1.2 实验结论

通过对三种EA进行实验，选择数据集、规模和函数使运行陷入停滞或过早收敛。基于实验数据用图表展示运行中基因型多样性的变化趋势，得出结论：运行中多样性变化趋势相似，表明探索与利用失衡的主要原因是当前EA的算子和设置组合；趋势不同则表明任务的适应度景观是主要原因。这样就能检测出主要原因，有助于根据运行中显示的特征找到更有针对性的措施，以实现平衡并进一步改进解决方案。

2. 差分进化算法选择算子优化能力分析

2.1 差分进化算法概述

差分进化算法（Differential