DE 生物进化算法

资 源 简 介

DE 生物进化算法

详 情 说 明

DE（Differential Evolution，差分进化）算法是一种基于群体智能的优化仿生算法，灵感来源于生物进化中的自然选择和遗传机制。它通过模拟种群的变异、交叉和选择过程，在解空间中高效搜索最优解，尤其适用于复杂非线性优化问题。

算法核心思路 初始化种群：随机生成一组候选解（个体），每个解代表搜索空间中的一个点。 变异操作：对当前种群中的个体进行差分变异，生成试验向量。常见策略如“DE/rand/1”通过随机选取三个不同个体，计算差分向量并缩放后与基向量叠加。 交叉操作：将变异向量与目标个体按概率混合，生成新试验个体，增加种群多样性。 选择操作：比较试验个体与原个体的适应度（目标函数值），保留更优者进入下一代，遵循“优胜劣汰”原则。

MATLAB实现特点 向量化操作可高效处理种群矩阵，避免循环开销。 适应度函数需根据具体问题自定义，算法本身与问题解耦。 参数（如缩放因子、交叉概率）需调节以平衡全局探索与局部开发能力。

DE算法因其简单性、鲁棒性和全局搜索能力，广泛应用于工程优化、机器学习和参数调优等领域。其变种（如自适应DE）进一步提升了收敛速度和精度。