В чем заключается метод дифференциальной эволюции для решения экстремальных задач?

Метод дифференциальной эволюции (DE) — это метаэвристический метод оптимизации, который использует популяцию векторов для поиска оптимального решения. www.mql5.com В отличие от традиционных методов, DE работает с совокупностью возможных решений, что способствует разнообразию и облегчает изучение пространства решений. www.baeldung.com

Алгоритм начинается с создания случайной популяции векторов. www.mql5.com Затем происходит итеративный процесс, в котором каждый вектор мутирует и скрещивается с другими векторами в популяции: www.mql5.com

1. Мутация. www.mql5.com К третьему вектору добавляют разницу между двумя случайно выбранными векторами из популяции. www.mql5.com Это создаёт новый вектор, который представляет потенциальное решение задачи. www.mql5.com
2. Скрещивание. www.mql5.com Мутировавший вектор скрещивают с исходным вектором. www.mql5.com Это позволяет комбинировать информацию из двух векторов и создавать новые варианты решений. www.mql5.com
3. Сравнение. www.mql5.com Полученный результат сравнивают с текущим лучшим решением в популяции. www.mql5.com Если новый вектор лучше, он заменяет старый вектор и становится частью популяции. www.mql5.com

Этот процесс мутации, скрещивания и замены повторяется в течение нескольких итераций, пока не будет достигнуто условие остановки, например, заданное количество итераций или достижение требуемой точности решения. www.mql5.com

Метод дифференциальной эволюции подходит для решения сложных задач оптимизации с большой размерностью, так как при большом количестве оптимизируемых параметров влияние падения разнообразия во время эволюции менее выражено. www.mql5.com