一个适应性元启发式框架用于复杂环境

该研究介绍了一个适应性元启发式框架（AMF），用于处理动态环境下的优化问题，它能智能地适应问题参数的变化，通过实时感知系统和适应性技术在连续变化的优化环境中导航。通过模拟的动态优化问题，AMF 展示了它能够检测环境变化并主动调整搜索策略的能力，通过应对检测到的变化调整解决方案的适应模块对改进的微分进化算法进行了验证。通过一系列迭代测试了 AMF 的调整能力，展示了其在问题发展过程中保持解决方案质量的韧性和稳健性。通过在动态优化问题上进行一系列模拟，验证了 AMF 的有效性。演示的适应性和敏捷性特征肯定了该算法在处理真实世界问题的不确定性方面的重要进展。