一种并行差分进化算法的昂贵函数寻优方法及其装置

摘要

本发明公开了一种并行差分进化算法的昂贵函数寻优方法及其装置，所述方法包括以下步骤：将种群分为N个子种群，并进行初始化，所述N个子种群进行变异和交叉，得到的新个体及其适应值互斥访问存入共享存储区域的历史库；如果历史库的个体数大于或等于M，且前M个个体发生变化，则调用代理模型；运用历史库中M个个体的基因及其适应值分别作为输入和输出的结果并构造高斯过程模型；运用基于高斯回归的代理模型进行局部最优预测，对N个子种群中进行选择操作；若达到终止条件则该线程和任务结束；本发明充分发挥了多核计算机的计算性能和优势，结合代理模型技术和并行差分进化算法能加快寻优过程的收敛速度，减少时间代价。