第2期 黎延海，等：一种求解多模态复杂问题的混合和声差分算法 ·287· 表3标准测试函数30次Vilcoxon符号秩检验的P-value(D=10O) Table 3 Thirty times P-values of Wilcoxon signed rank test(D=100) 函数 DIHS NGHS IHS DE CoDE SaDE F 1.04×108 1.04×108 1.04×10$ 1.04×10 1.04×108 1.04×108 F NaN 1.12×10 NaN 122×10 NaN 1.22×109 F 1.21×108 1.21×10 1.21x10 1.21×10 2.92x104 1.21×108 F 1.21x10 1.21x108 1.21x10 1.21x10 1.21×108 1.21×10 F NaN 1.22×109 NaN 1.22×109 1.22x109 1.22×10 Fs NaN 1.22×109 1.12x10 122×109 1.22x109 1.22x10 F NaN 1.22×109 NaN 1.22×109 1.22×109 NaN Fs 1.22×109 1.22×109 1.22x109 1.22×109 1.22×109 1.22×10 Fy NaN 1.12×10 NaN 1.22x109 NaN 3.82x103 F1o NaN 1.22×109 3.82×103 1.22×109 1.22×109 1.22×109 10 6 10 8 9 0 0 0 0 0 0 6 0 4 0 2 1 105r 车士張士鼎器E◆G 105 109 10 理理 10- 105 SaDE CoDE 斗10-0 HHSDE D长 。-NGHS 10 10 10 152025 30 10.1520 25 30 迭代次数(FES×3330) 迭代次数(FES×3330) 图2F,函数的收敛曲线图 图3F。函数的收敛曲线图 Fig.2 Convergence curves'comparison of F7 Fig.3 Convergence curves'comparison of Fio 90 呢 亭 500 臣 70 400 60 300 40 200 30 20 + 100 荟 0 0 SaDE CoDE ER IHS NGHS SaDE HHSDE HS GHS 图4F,函数的统计盒图 图5F函数的统计盒图 Fig.4 Boxplot of F Fig.5 Boxplot of F1 4.3 HHSDE算法的混合机制分析 功率。图6和图7分别绘制了D=100维时两种策 为分析本文算法的自适应混合机制，跟踪记录 略的累积更新个体数目图和更新成功率曲线。从 了HHSDE算法中的IHS和DE两种策略的更新成 图6可以看出，在迭代初期，HS算法累积成功更新4.3 HHSDE 算法的混合机制分析 为分析本文算法的自适应混合机制，跟踪记录 了 HHSDE 算法中的 IHS 和 DE 两种策略的更新成 功率。图 6 和图 7 分别绘制了 D=100 维时两种策 略的累积更新个体数目图和更新成功率曲线。从 图 6 可以看出，在迭代初期，IHS 算法累积成功更新 表 3 标准测试函数 30 次 Wilcoxon 符号秩检验的 P-value(D=100) Table 3 Thirty times P-values of Wilcoxon signed rank test (D=100) 函数 DIHS NGHS IHS DE CoDE SaDE F1 1.04×10–8 1.04×10–8 1.04×10–8 1.04×10–8 1.04×10–8 1.04×10–8 F2 NaN 1.12×10–4 NaN 1.22×10–9 NaN 1.22×10–9 F3 1.21×10–8 1.21×10–8 1.21×10–8 1.21×10–8 2.92×10–4 1.21×10–8 F4 1.21×10–8 1.21×10–8 1.21×10–8 1.21×10–8 1.21×10–8 1.21×10–8 F5 NaN 1.22×10–9 NaN 1.22×10–9 1.22×10–9 1.22×10–9 F6 NaN 1.22×10–9 1.12×10–4 1.22×10–9 1.22×10–9 1.22×10–9 F7 NaN 1.22×10–9 NaN 1.22×10–9 1.22×10–9 NaN F8 1.22×10–9 1.22×10–9 1.22×10–9 1.22×10–9 1.22×10–9 1.22×10–9 F9 NaN 1.12×10–4 NaN 1.22×10–9 NaN 3.82×10–3 F10 NaN 1.22×10–9 3.82×10–3 1.22×10–9 1.22×10–9 1.22×10–9 – 4 10 6 10 8 9 + 0 0 0 0 0 0 ≈ 6 0 4 0 2 1 0 5 10 15 20 25 30 ᎟౳ᰬຩ䔮ᏀըȞ 10−15 10−10 10−5 100 105 SaDE CoDE DE IHS HHSDE DIHS NGHS 䔙Џ⁍᪜(FES×3 330) 图 2 F7 函数的收敛曲线图 Fig. 2 Convergence curves’ comparison of F7 䔙Џ⁍᪜(FES×3 330) 0 5 10 15 20 25 30 ᎟౳ᰬຩ䔮ᏀըȞ 10−15 10−10 10−5 100 105 SaDE CoDE DE IHS HHSDE DIHS NGHS 图 3 F10 函数的收敛曲线图 Fig. 3 Convergence curves’ comparison of F10 SaDE CoDE DE IHS HHSDE DIHS NGHS ᰬຩ䔮Ꮐը 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 图 4 F7 函数的统计盒图 Fig. 4 Boxplot of F7 SaDE CoDE DE IHS HHSDE DIHS NGHS ᰬຩ䔮Ꮐը 0 100 200 300 400 500 图 5 F10 函数的统计盒图 Fig. 5 Boxplot of F10 第 2 期 黎延海，等：一种求解多模态复杂问题的混合和声差分算法 ·287·