MATLAB编码的差分进化算法

资 源 简 介

MATLAB编码的差分进化算法

详 情 说 明

差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种基于种群的随机优化算法，特别适用于连续空间的函数最小化问题。该算法由Storn和Price于1997年提出，因其简单高效的特性在科学计算和工程优化领域广受欢迎。

算法核心思想是通过种群中个体间的差异向量来生成新解，主要包含三个关键操作：变异、交叉和选择。在MATLAB实现中，这些操作可以高效地向量化执行。

初始化阶段随机生成均匀分布的候选解种群 变异操作通过差分策略（如DE/rand/1）产生试验向量 交叉操作以特定概率组合原个体与变异向量 选择操作采用贪婪策略保留更优解

MATLAB的矩阵运算优势使得DE算法实现非常简洁，通常不到50行代码即可完成核心逻辑。算法参数主要包括种群大小、缩放因子和交叉概率，这些参数需要根据问题维度适当调整。

该算法特别适合解决多峰、非线性、不可微的复杂优化问题，在电气工程、机械设计、经济学建模等领域都有成功应用案例。相比传统优化算法，DE具有更好的全局搜索能力和鲁棒性。