动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法

针对多模态优化问题, 提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法. 基于构象空间退火思想, 设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径, 并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段. 在第1 阶段, 通过差分限制变异策略生成高质量的新个体来维持种群的多样性, 促进多模收敛; 在第2 阶段, 利用种子邻近变异策略对已探测到的生境高度搜索, 加快算法的收敛速度. 实验结果表明, 所提出算法能够有效实现从全局探测到局部增强的自适应平滑过渡, 是一种有效的多模态优化算法.