Resumen

El algoritmo de evolución diferencial (ED) es una técnica heurística de optimización global basada en poblaciones que es fácil de entender, sencilla de aplicar, fiable y rápida. Los parámetros evolutivos influyen directamente en el rendimiento del algoritmo de evolución diferencial. El ajuste de los parámetros de control es un comportamiento global y no tiene ninguna teoría de investigación general para controlar los parámetros en el proceso de evolución en la actualidad. En este trabajo, proponemos un método de ajuste adaptativo de parámetros que puede ajustar dinámicamente los parámetros de control de acuerdo con la etapa de evolución. Los experimentos sobre optimización de funciones de alta dimensión mostraron que el algoritmo mejorado tiene una capacidad de exploración global más potente y una velocidad de convergencia más rápida.

• Materias:Control del proceso Robótica Sistemas no lineales Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Robotics Nonlinear systems Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:parámetros de control, método adaptativo de ajuste de parámetros, técnica heurística de optimización global, optimización de funciones de alta dimensión, potente capacidad de exploración global, algoritmo de evolución diferencial, mayor velocidad de convergencia, teoría general de investigación, evolución diferencial, proceso de evolución
• Keywords:control parameters, adaptive parameter adjustment method, heuristic global optimization technique, high dimensional function optimization, powerful global exploration ability, differential evolution algorithm, faster convergence speed, general research theory, differential evolution, evolution process