使用基于邻域的物种差异演化解决CEC 2015多模式竞争问题

基于邻域的物种差异演化算法（Neighborhood based Speciation Differential Evolution, NSDE）是一种用于解决多模态竞争问题的有效工具。多模态优化问题具有多个最优解，它们通常在复杂和具有多个局部最优值的优化问题中出现。为了解决这类问题，传统的单目标优化算法通常只能找到一个全局最优解，无法同时找到多个最优解。因此，研究者们开发了多种多样被称为“niche”技术的方法，使得优化算法能够发现并保留多个局部最优解。 物种差异演化算法就是这类niche技术中的一种。它模仿了自然界的物种形成过程，在种群中创建多个物种，每个物种聚集在相似的个体周围。物种的中心被称作物种种子，它们的成员在进化过程中基于某种相似性被识别和聚集。而物种种子是整个物种形成的标志，在每一代中首先被确定，随后基于物种种子来识别该物种的其他成员。 文章中提到的邻域基于物种差异演化算法 NSDE 是一种基于物种差异演化的新算法。它尝试将种群中的个体按相似性分配到不同的物种群组中。一个个体如何影响到其他个体取决于它们之间的相似度，通常通过欧几里得距离来衡量。在这种策略中，每个物种群组内部成员之间的信息共享有助于保持物种多样性，避免过早收敛到单一解。 文章引用了Holland提出的适应度共享（fitness sharing）技术，这是一种为了解决优化问题中的多峰性（multi-modality）而设计的机制。适应度共享通过降低在种群中过于拥挤区域个体的适应度，促使算法在解空间中分散开来寻找多个局部最优解。Goldberg和Richardson对该技术进行了扩展，使得适应度共享成为了解决多模态优化问题中的一个常用工具。 与适应度共享技术类似，限制性淘汰选择（Restricted Tournament Selection）也是种群中个体选择的一种策略，相似于拥挤选择的思想。它通过从种群中选择一个随机样本来比较产生的后代个体与这个样本中最接近的个体（以欧几里得距离来衡量）。这种方法非常简单且在解决多峰优化问题时非常有效。 差分进化（Differential Evolution, DE）是一种非常流行的进化算法，由Storn和Price于1995年提出。它的原始形式主要用于解决单一全局优化问题。为了使DE具有解决多模态优化问题的能力，研究者们引入了各种niche技术，其中包括NSDE算法。NSDE算法被用来解决CEC 2015的多模态竞争问题，并且通过与原始的SDE算法比较结果，NSDE能够产生更好的结果。 CEC 2015多模态竞争问题是一个竞赛项目，旨在通过不同算法解决复杂的优化问题。多模态问题的特点是存在多个峰谷，优化算法必须找到所有的峰（即多个最优解）而不仅仅是一个。这对于算法设计者来说是一个挑战，因为传统优化算法很容易陷入局部最优而忽略其他的峰值。 这篇文章的组织结构如下：第二节介绍了差分进化算法；第三节提出了物种差异演化算法；接下来的部分深入探讨了NSDE算法如何被应用来解决CEC 2015的多模态竞争问题，并通过实验结果证明了其有效性。通过这样的研究，表明NSDE算法在维持种群多样性、提高探索能力以及保持物种形成方面具有显著优势。