6、基于合作协同进化策略的IT¨O算法（CCIT¨O）：原理、实现与性能评估

基于合作协同进化策略的IT¨O算法（CCIT¨O）：原理、实现与性能评估

1. 伊藤随机过程与IT¨O算法基础

伊藤随机过程是一种满足特定伊藤积分的随机过程。对于随机过程 $X = {X(t), t \geq 0}$，若对于任意 $0 \leq t_0 < t < T$ 满足：
[X(t) - X(t_0) = \int_{t_0}^{t} b(s, X(s))ds + \int_{t_0}^{t} \delta(s, X(s))dB(s)]
则称 $X$ 为伊藤（随机）过程。其中，$\int_{t_0}^{t} b(s, X(s))ds$ 被称为漂移率，代表随机过程的总体趋势；$\int_{t_0}^{t} \delta(s, X(s))dB(s)$ 表示变量 $X$ 的轨迹波动，称为波动率。

IT¨O算法基于伊藤随机过程，利用环境温度控制种群的运动能力，用粒子半径模拟粒子在布朗运动中的特性。它有两个算子：漂移算子和波动算子。漂移算子对应上述方程中的第一项，控制粒子向全局最优解移动；波动算子对应第二项，控制粒子在整个解空间中的随机波动，确保种群的多样性。IT¨O算法包含四个部分：粒子半径、退火温度、漂移算子和波动算子。

2. 变量交互识别（VII）

在合作协同进化（CC）框架中，分组策略至关重要，分组方法的准确性直接影响CC算法的性能。变量交互识别（VII）旨在找出决策变量之间的交互关系，并将所有变量划分为不同的子组，使得同一子组内的变量直接或间接相互作用，不同子组之间的变量相互独立。

决策变量之间的交互有三种类型：
1. 两个变量无交互（独立）；
2. 两个变量直接相互作用（直接交