如何用差分進化算法選擇最佳參數

Question

對於第i類中的分配，需要優化4個10維函數，當實現差分進化時，我注意到所有函數都需要不同的參數設置。通過玩耍似乎特別是當選擇你的交叉率高，你的F約0.5似乎工作正常。

但是在一個函數中，10維的Katsuura函數，我的差分算法似乎失敗了。我嘗試了一堆參數，但保持得分爲0.01。差分進化不適用於某些目標函數嗎？

我試着爲這個問題實施PSO，但也失敗了，所以我似乎認爲這個函數具有某些只能通過某些算法解決的屬性？

我激發了我的這篇文章DE： https://en.wikipedia.org/wiki/Differential_evolution

隨着親切的問候，

基斯胡麻

Answer 1

如果你看一下功能，你會發現這個功能是非常艱難的。像DE和PSO這樣的通常啓發式算法在如此強大的功能上存在問題。