双向随机多策略变异的自适应差分进化算法

针对差分进化算法中局部搜索和全局搜索之间的均衡难题,设计了一个基于符号函数的多策略变异算子,进而提出一种改进的自适应差分进化算法。新算法为提高跳出局部最优和搜索到全局最优解的可能性,用正负随机数代替了原有的变异率F,实现了两个方向上的随机搜索。同时为进一步简化参数选择过程,提高算法的寻优性能和通用性,新算法还设计了交叉率CR的两区间选择策略,在进化过程中通过学习以往的成功经验,实现自适应调整。对比实验结果表明,该算法具有更快的精确寻优和跳出局部最优的能力。