27、分布式进化算法与混合多目标优化算法研究

分布式进化算法与混合多目标优化算法研究

在优化算法领域，分布式进化算法和混合多目标优化算法是重要的研究方向。本文将介绍IM - dDE分布式差分进化算法以及一种结合粒子群优化（PSO）和差分进化（DE）的混合多目标优化算法，探讨它们的性能和特点。

IM - dDE算法性能评估

IM - dDE是一种基于模拟大规模移民现象概念的分布式差分进化算法。为了评估其性能，研究人员在一组经典测试函数上进行了实验，并与DDE算法进行了对比。

最佳迁移间隔和平均最终值

问题	IM–dDE（T）	IM–dDE（Av）	DDE（T）	DDE（Av）	FACPDE（Av）
Ackley	5	1.26 · 10⁻²	10	6.65 · 10⁻²	2.67 · 10⁻²
Griewangk	5	1.77 · 10⁺⁰	10	1.65 · 10⁺¹	5.04 · 10⁺²
Michalewicz