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[论文] 稳健的差分进化通过非线性种群规模缩减和自适应重启：ARRDE 算法

本研究的动机来源于有界约束问题数值优化中的鲁棒性问题：许多在特定基准上表现良好的算法，在稍作扰动的相同问题上可能会出现剧烈失败。我们提出了一类新算法，采用一种简单而有效的保障机制，基于类似信赖域的步长控制。该方法在理论上进行了分析，在标准假设下证明了全局收敛性，并在一套测试问题上展示了其实践性能，包括合成问题和真实案例。数值实验表明，所提方法在不牺牲效率的前提下显著提升了鲁棒性。