DE/rand/1/bin

SOMA和差分进化算法的新分析已发布

本文介绍了一种算子选择分解方法，用于分析自组织迁移算法（SOMA）和差分进化（DE）算法的提议几何。研究表明，标准的SOMA提议在搜索空间中是仿射的，在增强状态下是线性的，并提供了插值、投影和掩码的解释。对于DE/rand/1/bin，本文推导了有限种群矩，并表征了协方差和坐标依赖性。在BBOB基准测试上的实验表明，几何控制和旋转感知的SOMA变体优于标准的SOMA，并与已建立的DE方法具有竞争力。