差分进化算法，完整程序，包括其初始化、变异、交叉、选择过程

资 源 简 介

差分进化算法，完整程序，包括其初始化、变异、交叉、选择过程

详 情 说 明

差分进化算法是一种高效的多维实数空间优化算法，特别适用于连续变量优化问题。该算法模仿生物进化过程，通过种群中个体间的差异信息来引导搜索方向，具有结构简单、收敛性好等特点。

算法流程从种群初始化开始，随机生成一组候选解作为初始种群。每个个体代表问题的一个潜在解，采用实数向量编码形式。初始化过程需要考虑参数范围和种群规模，确保初始解均匀分布在搜索空间中。

变异操作是算法的核心步骤，通过从当前种群中选择不同个体进行差分计算产生变异向量。常用的变异策略包括随机选择基向量加上缩放后的差分向量。变异操作能够有效增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。

交叉操作将目标向量与变异向量结合产生试验向量。这个过程通过交叉概率控制每个维度的信息交换，既保留目标向量的部分信息，又引入变异向量的新特征。交叉操作可以调节算法的探索与开发能力。

选择过程采用贪婪策略，比较试验向量与目标向量的适应度值，保留较优的个体进入下一代。这种选择机制保证了种群质量不断提高，是算法收敛的关键。

差分进化算法参数设置相对简单，主要包括种群规模、缩放因子和交叉概率等几个关键参数。算法已在许多实际工程优化问题中得到成功应用，展现出良好的寻优性能。