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高维问题适用的群智能算法

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近期我尝试用群智能算法优化一个化学燃烧模型，该模型包含约100个待优化参数，各参数不确定性范围约为3至4。该模型属于典型的黑箱类型，仅能通过输入获取输出响应，无法进行梯度计算、微分或积分等解析操作；同时，需拟合的实验数据点也约有100个。单次模型运行耗时较长，平均达60秒。起初采用标准粒子群算法进行优化，但因搜索空间维度极高，算法极易陷入局部最优解，且整体优化周期过长，难以满足实际需求。因此，希望了解是否存在更适用于此类高维、计算昂贵、无梯度信息的黑箱优化问题的群智能算法，要求其在维持全局探索能力的同时，具备良好的收敛效率与鲁棒性，能在有限函数评估次数下获得较优解。

讨论回答 (4)

曹氏杰作　

可尝试改进型粒子群优化（PSO）、差分进化（DE）及协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）等智能算法。需注意，这些算法均含超参数，须结合具体问题反复调试优化。

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尉斯妙晴　

啥叫高维问题啊？反正粒子群（PSO）和差分进化（DE）用得最多，调调参数也能凑合跑，就是容易早熟……

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峻其月云　

蚁群？拉倒吧！高维里蚂蚁都迷路了～一般都上鲸鱼优化（WOA）或者灰狼（GWO），玄学调参，信就完了

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刺客信条2019　

这个问题解决了吗？我也遇到了。

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