如何用差分进化算法选择最佳参数

Question

对于第i类中的分配，需要优化4个10维函数，当实现差分进化时，我注意到所有函数都需要不同的参数设置。通过玩耍似乎特别是当选择你的交叉率高，你的F约0.5似乎工作正常。

但是在一个函数中，10维的Katsuura函数，我的差分算法似乎失败了。我尝试了一堆参数，但保持得分为0.01。差分进化不适用于某些目标函数吗？

我试着为这个问题实施PSO，但也失败了，所以我似乎认为这个函数具有某些只能通过某些算法解决的属性？

我激发了我的这篇文章DE： https://en.wikipedia.org/wiki/Differential_evolution

随着亲切的问候，

基斯胡麻

Answer 1

如果你看一下功能，你会发现这个功能是非常艰难的。像DE和PSO这样的通常启发式算法在如此强大的功能上存在问题。