Differential evolution: theoretical results on convergence and parameter choosing - Lucas Resende (2020)
O Differential Evolution é um algoritmo evolutivo clássico para otimização. Possui apenas três parâmetros, é fácil de implementar e poderoso. Embora seja amplamente utilizado, com muitos artigos propondo variantes e resultados experimentais, apenas alguns artigos buscam resultados analíticos. Este trabalho tem dois objetivos: um teórico e um prático. O objetivo teórico é ampliar a compreensão da dinâmica do algoritmo, para isso, começamos expondo alguns resultados da literatura e em seguida alguns resultados originais. O objetivo prático é criar um método adequado para escolher os parâmetros do algoritmo. Esse método é derivado dos resultados analíticos e testado com sucesso em relação a funções de teste típicas.