차동 진화 :강력한 최적화 알고리즘
차동 진화 (DE)는 기능의 글로벌 최적을 찾는 데 사용되는 모집단 기반 메타 우주 최적화 알고리즘입니다. 비선형, 분리 불가능 및 다중 모드 최적화 문제를 해결하는 데 특히 적합합니다.
다음은 DE의 분류입니다.
주요 개념 :
* 인구 : DE는 최적화 문제에 대한 잠재적 솔루션을 나타내는 후보 솔루션의 집단과 협력합니다.
* 돌연변이 : DE는 돌연변이 연산자를 사용하여 기존 솔루션을 결합하고 수정하여 새로운 후보 솔루션을 만듭니다.
* 크로스 오버 : 크로스 오버 연산자는 무작위로 선택된 인구 구성원과 돌연변이 된 솔루션을 결합하여 새로운 후보 솔루션을 만듭니다.
* 선택 : 최상의 후보 솔루션은 목적 함수 값에 따라 선택되며 원하는 수준의 수렴에 도달 할 때까지 프로세스가 반복됩니다.
알고리즘 단계 :
1. 초기화 : 정의 된 검색 공간 내에서 후보 솔루션의 집단을 무작위로 생성합니다.
2. 돌연변이 : 각 후보 용액에 대해, 모집단에서 무작위로 선택된 두 솔루션 사이에 가중 차이를 추가하여 돌연변이 된 벡터를 만듭니다.
3. 크로스 오버 : 크로스 오버 연산자를 사용하여 돌연변이 된 벡터를 원래 솔루션과 결합하여 새로운 후보 솔루션을 만듭니다. 이 연산자는 일반적으로 두 벡터에서 요소를 무작위로 선택하여 새로운 후보 솔루션을 형성하는 것을 포함합니다.
4. 선택 : 새로 생성 된 후보 솔루션의 목적 함수를 평가하고이를 원래 솔루션과 비교하십시오. 더 나은 솔루션 (목적 함수 값이 낮은)은 차세대에 선택됩니다.
5. 반복 : 2-4 단계는 사전 정의 된 세대에 대해 또는 수렴 기준이 충족 될 때까지 반복됩니다.
차등 진화의 장점 :
* 단순성과 구현 용이성 : DE는 이해하고 구현하기가 비교적 쉽습니다.
* 견고성 : DE는 복잡하고 시끄러운 최적화 문제를 효과적으로 처리 할 수 있습니다.
* 글로벌 검색 기능 : De는 지역 최적화가있을 때에도 글로벌 Optima를 찾을 수 있습니다.
* 분리 불가능한 기능을 처리하는 데 효율적입니다 : DE는 기능을 차별화 할 필요가 없습니다.
* 다양한 문제에 대한 적응성 : DE는 엔지니어링 설계, 기계 학습 및 재무 모델링을 포함한 광범위한 최적화 문제에 성공적으로 적용되었습니다.
차등 진화의 단점 :
* 수렴 속도 : DE는 특히 고차원 문제에 대해 수렴이 느릴 수 있습니다.
* 매개 변수 튜닝 : DE의 성능은 여러 매개 변수에 따라 달라지며 최적으로 조정하기 어려울 수 있습니다.
차등 진화의 적용 :
DE는 다음을 포함하여 다양한 분야에 성공적으로 적용되었습니다.
* 엔지니어링 설계 : 구조, 기계 및 프로세스의 최적화.
* 기계 학습 : 신경망 및 기타 기계 학습 모델의 교육.
* 재무 모델링 : 포트폴리오 최적화 및 위험 관리.
* 이미지 처리 : 이미지 분할, 노이즈 감소 및 특징 추출.
* 데이터 분석 : 클러스터링, 치수 감소 및 기능 선택.
전반적으로, 차등 진화는 복잡한 최적화 문제를 효과적으로 해결할 수있는 다목적이고 강력한 최적화 알고리즘입니다. 구현, 견고성 및 글로벌 검색 능력은 다양한 분야의 연구원 및 실무자에게 귀중한 도구가됩니다.
