多峰差分进化算法的理论进展：从生态位到机器学习融合

最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布
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分类专栏： 人工智能前沿知识 文章标签： 人工智能
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说明：本文基于 Chauhan 等人在 Artificial Intelligence Review 发表的综述论文《Advancements in Multimodal Differential Evolution: A Comprehensive Review and Future Perspectives》，对其中涉及的理论与算法脉络进行系统梳理与再组织，适合作为多峰差分进化（Multimodal Differential Evolution, 简写 MMDE）方向的“二次教材”。

1 引言：多峰优化与差分进化的交汇点

差分进化（Differential Evolution, DE）之所以在近十多年一直活跃，是因为它在连续空间优化中实现了一种极简而有效的进化机制：个体之间的“差分”被直接用作变异步长，从而避免了显式构造概率分布或梯度模型。(维基百科)

然而，在大量真实问题中，人们并不满足于找到单一最优解。参数不确定、成本约束、设备容差以及现实环境的扰动，使得工程师更希望掌握一簇“可选解”，并在其中根据实际情况灵活切换。对应到数学上，就是多峰优化问题（Multimodal Optimization Problems, MMOPs）：目标函数上同时存在多个全局和局部最优，优化算法需要在一次运行

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