基本信息

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文档摘要

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协同差异演化方法：解锁函数优化新境界

一、引言

1.1研究背景

在科学与工程领域中，函数优化一直占据着关键地位，其旨在寻找函数的最优解，以满足各种实际应用的需求。在机器学习领域，训练模型的过程本质上就是对损失函数进行优化，通过不断调整模型参数，使损失函数达到最小值，从而提升模型的准确性和泛化能力。在图像识别任务中，卷积神经网络的训练过程就是利用梯度下降等优化算法来最小化分类损失函数，以提高图像分类的准确率。在电力系统中，需要优化发电调度函数，合理分配各发电单元的出力，以实现发电成本的最小化和电力供应的稳定性。

传统的优化算法，如梯度下降法、牛顿法等，在解决简单函数优化问题时表现出一定的有