近日，北部湾海洋发展研究中心廖作文博士作为第一作者，以北部湾大学为第一单位，在《Swarm and Evolutionary Computation》发表学术论文《History archive assisted niching differential evolution with variable neighborhood for multimodal optimization》，提出了解决多模态优化问题的进化优化方法。
《Swarm and Evolutionary Computation》为人工智能与智能计算领域中重要学术期刊，主要报道自然启发式智能计算、跨学科领域的最新研究和发展成果，长期位于中科院计算机科学和工程技术等学科一区，最新影响因子为10.267，也是该领域的Top期刊。此次发表的研究成果为智能优化算法的改进和应用提供了理论和技术支撑。
多模态优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中，为了有效平衡算法的多样性和收敛性，本文提出了一种基于历史存档的可变领域小生境差分进化算法，该方法在众多测试问题中均产生了良好的表现。论文的主要贡献包括：
●设计了一种可变邻域策略，算法能自主决定搜索区域大小；
●建立历史个体存档，实现算法进化过程中信息的充分交换；
●提出了基于历史个体存档的处理方式，防止算法陷入局部最优。
论文信息：
Title:
History archive assisted niching differential evolution with variable neighborhood for multimodal optimization
Authors:
Zuowen Liao, Xianyan Mi, Qishuo Pang, Yu Sun
Source:
DOI:10.1016/j.swevo.2022.101206
Link:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210650222001729
