实验室核心成员孟振宇教授于2021年7月在SCI一区期刊InformationSciences发表题为"Hip-DE:Historical population based mutation strategy in Differential Evolution with parameter adaptive mechanism"的论文。

Hip-DE论文介绍：本文提出了一种基于历史种群的差分进化算法，该算法与现有差分进化文献中只采用当前代种群个体信息实现进化过程不同，历史种群信息也被引入到个体的进化过程中。我们发现时间维度上个体的进化信息可以反应空间维度上目标函数的结构特征。通过把历史信息引入到差分进化的变异过程，可以更好的感知目标函数结构特征（landscapeoftheobjectives），进而实现更好的优化效果。本文针对该引入历史种群的变异策略，还开发出了与之对应的参数控制方案。实验表明，本文题出的算法比现有文献中先进的（state-of-the-art）差分进化算法具有更好的优化效果。

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