研究目的
提出一种预测方法，利用差分进化（DE）算法进化过程中已有的累积相关性信息来预测新个体的繁殖机制。
研究成果
DEEP框架通过整合CMA-ES中的EP来增强差分进化的繁殖机制，兼具DM和CM模型的优势。实验结果表明，在大多数测试函数上——尤其是维度增加时——DEEP算法的表现优于原始差分进化算法及其他前沿进化算法。
研究不足
该研究未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括进一步完善自适应机制以及探索专门针对进化规划的变异策略。
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[IEEE 2019化合物半导体周（CSW）- 日本奈良（2019.5.19-2019.5.23）] 2019年化合物半导体周（CSW）- 用于降低微分电阻的埋脊波导型GaInAsP/InP薄膜分布布拉格反射激光器
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[IEEE 2019化合物半导体周（CSW）- 日本奈良（2019.5.19-2019.5.23）] 2019年化合物半导体周（CSW）- 用于降低微分电阻的埋脊波导型GaInAsP/InP薄膜分布布拉格反射激光器
DOI：10.1109/iciprm.2019.8819250
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
本文利用进化过程中已有的累积相关性信息，提出了一种针对差分进化（DE）算法新个体繁殖机制的预测方法。DE采用分布式模型（DM）生成新个体，具有较强探索性；而进化策略（ES）通过集中式模型（CM）产生后代，在适应过程中保持收敛动量。本研究借鉴协方差矩阵自适应ES中CM的关键特性——累积学习的进化路径（EP），构建了一个名为DEEP（即带有EP的差分进化）的新进化算法框架。该框架无需机械整合基于CM与DM的两种算法，却兼具两者的优势，从而显著提升性能。在此架构下，DEEP算法可内生构建自适应机制，降低算法控制参数预定的难度。本文开发了两种DEEP变体，并通过CEC'13测试集及两个实际问题的实验表明：相较于原始DE算法及其他先进进化算法，DEEP算法展现出优异性能。
作者：
Yuan-Long Li，Zhi-Hui Zhan，Yue-Jiao Gong，Wei-Neng Chen，Jun Zhang，Yun Li
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