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運用維度擾動策略之自適應差分演化演算法

為了解決fa20通病的問題，作者江長育 這樣論述：

自1996 年首次提出的差分演化演算法(Differential Evolution；DE)因其具備結構簡單、高效率、高精確度及所需設定參數較少等特性受到重視，並被廣泛應用於諸多領域當中展現與以往常見之演化式演算法更為優良的求解成效。從相關研究發現，差分演算法雖本身具備強大的求解能力，但演算法本身於最佳化問題求解上仍存在須解決之弱勢，如收斂情形的不穩定、手動調整參數以及一般演化式演算法所常見的通病“易陷入區域最佳解” 的問題，導致差分演算法之效能有所限制。在手動調整參數方面，如果要找出每種最佳化問題以及搭配不同的突變策略的最佳設定參數，是一項非常耗時的工作。故本研究提出維度擾動策略搭配自適應

差分演算法，期望透過維度擾動策略的導入能提升跳脫出區域最佳解的能力，以及自適應的設定參數，期許能消除耗時的調整參數任務提升精確性，並當遇到愈趨複雜的高維度問題時，能持續維持更全面的穩定性。