APEX-DE：一种用于差分进化算法的自适应参数控制与选择策略，该策略结合了指数交叉操作

首页今日动态人才市场新技术专栏中国科学人云展台
BioHot
云讲堂直播会展中心特价专栏技术快讯免费试用

生物通官微
陪你抓住生命科技
跳动的脉搏

生物通首页 > 今日动态 > 正文

《IEEE Transactions on Cybernetics》：APEX-DE: Adaptive Parameter Control and Selection Strategy for Differential Evolution With Exponential Crossover

【字体：大中小】 时间：2026年03月24日 来源：IEEE Transactions on Cybernetics 10.5

编辑推荐：

　　差分进化算法通过引入自适应参数控制、双阶段缩放因子生成机制和新型选择机制，结合指数交叉和重定向策略，显著提升了无人机多威胁环境下的路径规划性能，在88个基准函数测试中表现优于现有算法。

摘要：

自从差分进化（DE）算法被提出以来，大多数改进工作都集中在二项式交叉（binomial crossover）上。然而，我们发现，如果采用适当的参数控制方案，使用指数交叉（exponential crossover）的DE变体在优化性能上也可以优于使用二项式交叉的变体。为了开发一种具有指数交叉的高性能DE算法，本文介绍了一种适用于指数交叉DE的自适应参数控制和选择策略（APEX-DE）。APEX-DE的主要贡献如下：首先，提出了一种新颖的自适应参数控制（APC）技术，该技术包括自动生成的交叉率CR、双阶段缩放因子生成机制，以及一种新的自适应缩放参数调整策略

联系信箱：

粤ICP备09063491号

摘要：

热点排行