基于Lévy飞行的自适应差分进化算法

针对目前差分进化算法存在全局搜索与局部寻优的矛盾、搜索停滞、收敛速度慢的问题,提出一种改进算法:基于Lévy飞行的自适应差分进化算法。该算法鉴于Lévy飞行步长符合重尾分布的特点,在变异过程中结合差分进化算法的基本变异和Lévy飞行变异两种模式,并通过引入自适应缩放因子和交叉概率算子,改善种群在交叉与变异过程中的不足。通过理论分析与Benchmark函数的数值验证,并与其他6种算法进行比较。结果表明,所提新算法能够在全局搜索与局部寻优之间进行较好的平衡,而且收敛速度更快,种群多样性得到了很好的保存,一定程度上避免了搜索停滞的出现。