马可·罗泰利；马西米利亚诺·瓦西莱 微分进化方法的（非）收敛结果。 （英语） Zbl 1317.90244号 最佳方案。莱特。 9，第3期，413-425（2015）. 摘要：在本文中，我们讨论了差分进化（DE）算法的收敛性，DE是一种求解全局优化问题的非常流行的随机方法。我们将要说明的是，即使目标函数是凸的，基本版本的DE也有不收敛的正概率（可能出现停滞），或收敛到一个不是目标函数局部极小值的点。其次，建议对基本DE格式进行一些最小修正，以便在严格凸函数的情况下至少以概率1恢复收敛到局部极小值。 引用于2文件 MSC公司： 90C26型 非凸规划，全局优化 关键词：差异演化；停滞，停滞；汇聚 软件：DeMat公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Locatelli}和\textit{M.Vasile}，Optim。莱特。9，第3号，413--425（2015；Zbl 1317.90244） 全文： 内政部 参考文献： [1] Ali，M.：具有优先交叉的差异进化。欧洲药典。第181号决议、第1137-1147号决议（2007年）·邮编1123.90058 ·doi:10.1016/j.ejor.2005.06.077 [2] Braak，C.T.：遗传算法差分进化的马尔可夫链蒙特卡罗版本：实参数空间的简单贝叶斯计算。统计计算。16, 239-249 (2006) ·doi:10.1007/s11222-006-8769-1 [3] Chakraborty，U.K.（编辑）：差异进化的进展。柏林施普林格出版社（2008）·Zbl 1153.68510号 [4] Das，S.，Suganthan，P.：差异进化：最先进的调查。IEEE Trans。进化。计算。15, 4-31 (2011) ·doi:10.1109/TEVC.2010.2059031 [5] Kolda，T.，Lewis，R.，Torczon，V.：直接搜索优化：一些经典和现代方法的新视角。SIAM第45版，385-482（2003）·兹比尔1059.90146 ·doi:10.1137/S003614450242889 [6] Lampinen，J.，Zelinka，I.：关于差分进化算法的停滞。摘自：第六届国际软计算会议记录，MENDEL，第76-83页。捷克共和国布尔诺（2000年）·兹比尔1059.90146 [7] Price，K.，Storn，R.，Lampinen，J.：差异进化。全局优化的实用方法。柏林施普林格出版社（2005）·Zbl 1186.90004号 [8] Rudolph，G.：一般搜索空间中进化算法的收敛性。摘自：IEEE进化计算国际会议论文集。日本名古屋（1996） [9] Storn，R.，Price，K.：差分进化——一种简单有效的启发式算法，用于连续空间上的全局优化。J.全球。最佳方案。11, 341-359 (1997) ·Zbl 0888.90135号 ·doi:10.1023/A:1008202821328 [10] Storn，R.，Price，K.V.：差分进化：一种简单有效的连续空间全局优化自适应方案（TR-95-012）。ICSI，美国（1995）·Zbl 0888.90135号 [11] Torczon，V.：关于模式搜索算法的收敛性。SIAM J.Optim公司。7, 1-25 (1997) ·Zbl 0884.65053号 ·doi:10.1137/S1052623493250780 [12] Vasile，M.，Minisci，E.，Locatelli，M.：用于空间轨迹优化的膨胀差分进化算法。IEEE传输。进化。计算。15, 267-281 (2011) ·doi:10.1109/TEVC.2010.2087026 [13] Zaharie，D.：差分进化算法控制参数的临界值。载：《第八届软计算国际会议论文集》，mendel 2002，第62-67页（2002） [14] Zhigljavsky，A.，Zhilinskas，A.：随机全局优化。柏林施普林格出版社（2008）·兹比尔1136.90003 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。