基于广义凸下界估计的多模态差分进化算法

针对多模态优化问题,提出了基于广义凸下界估计模型的改进差分进化算法。首先,基于模型变换方法将原优化问题转变为单位单纯形约束条件下的严格递增射线凸优化问题;其次,基于广义凸理论,利用差分进化算法中更新个体的适应度知识,建立原优化问题广义凸下界估计模型,设计实现了基于 N-叉树的估计模型快速计算方法;进而,综合考虑原问题目标值与其估计值之间的差异,提出一种基于有偏采样的小生境指标,并设计区域进化树更新策略来保证算法的局部搜索能力。数值实验结果表明,提出的算法能够有效地发现并维持一定数量的满意解模态,动态地实现全局模态搜索到模态内局部增强的自适应平滑过渡。对于给出的测试问题,能够发现所有的全局最优解以及一些较好的局部极值解。