التطور التفاضلي — محسن احتمالي عالمي
التطور التفاضلي (DE)، الذي قدمه راينر ستورن وكينيث برايس في عام 1997، هو خوارزمية تحسين احتمالية قائمة على السكان مصممة للمساحات البارامترية المستمرة. يقوم بتوليد حلول مرشحة عن طريق دمج فروق المتجهات بين أعضاء السكان الحاليين، مما يجعله بديلاً قوياً وقليل المعلمات للخوارزميات الجينية وتحسين أسراب الجسيمات عندما تكون مساحة البحث غير محدبة، أو متعددة القيم، أو غير مناسبة للطرق المعتمدة على التدرج.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
المصادر
- Storn, R. & Price, K. (1997). Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces. Journal of Global Optimization, 11(4), 341–359. DOI: 10.1023/A:1008202821328 ↗
- Das, S., Mullick, S. S., & Suganthan, P. N. (2016). Recent advances in differential evolution – An updated survey. Swarm and Evolutionary Computation, 27, 1–30. DOI: 10.1016/j.swevo.2016.01.004 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Differential Evolution (DE). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/optimization/differential-evolution
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الانحدار البايزيبايزي↔ compare
- التعلم المعزز العميقالتعلم العميق↔ compare
- الخوارزمية الجينيةالتحسين↔ compare
- Neural Architecture Searchالتعلم العميق↔ compare
- تحليل المكونات الرئيسيةتعلم الآلة↔ compare