Process / pipeline

Дифференциальная эволюция — глобальный стохастический оптимизатор

Дифференциальная эволюция (DE), представленная Райнером Шторном и Кеннетом Прайсом в 1997 году, является популяционным стохастическим алгоритмом оптимизации, предназначенным для непрерывных пространств параметров. Он генерирует кандидатные решения путем комбинирования векторных разностей между существующими членами популяции, что делает его мощной и малопараметризованной альтернативой генетическим алгоритмам и оптимизации роем частиц, когда ландшафт поиска не является выпуклым, является мультимодальным или плохо подходит для методов, основанных на градиенте.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+3 more

Источники

  1. 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
  2. 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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 1). Differential Evolution (DE). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateDifferential Evolution (Differential Evolution (DE)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/optimization/differential-evolution · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026