基于MATLAB的JADE差分进化约束优化求解系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现JADE差分进化算法，高效求解含等式与不等式约束的优化问题。通过自适应参数调整和约束处理技术，显著提升收敛速度与求解精度，适用于复杂工程优化场景。

详 情 说 明

基于JADE差分进化算法的约束优化问题求解系统

项目介绍

本项目实现了一个基于JADE（自适应差分进化）算法的约束优化问题求解系统。系统针对含有等式约束和不等式约束的复杂优化问题，通过自适应参数调整机制和可行性规则约束处理技术，显著提升了收敛速度和求解精度。系统不仅提供高效的优化求解能力，还具备完整的优化过程可视化功能，帮助用户直观分析算法性能。

功能特性

• 自适应差分进化算法：采用JADE算法，具备自适应参数调整策略，动态优化缩放因子和交叉概率
• 高效约束处理：基于可行性规则的约束处理技术，有效处理等式和不等式约束
• 全面可视化分析：提供种群进化轨迹、约束违反度变化曲线、最优解收敛过程等多种可视化图表
• 性能指标分析：输出收敛代数、计算时间、约束违反度分析等详细性能报告
• 用户友好接口：简洁的输入参数设计，支持自定义目标函数和约束条件

使用方法

输入参数说明

1. 目标函数句柄：需支持向量化计算的目标函数
2. 约束函数句柄：包含不等式和等式约束的约束函数
3. 决策变量边界：n×2矩阵，定义各决策变量的上下界约束
4. 种群规模：可选参数，默认值为100
5. 最大迭代次数：可选参数，默认值为1000
6. 收敛精度阈值：可选参数，默认值为1e-6

输出结果

• 满足约束条件的最优解向量
• 收敛到的最优目标函数值
• 各代最优解和平均适应度记录
• 约束违反度分析报告
• 算法性能指标（收敛代数、计算时间等）
• 优化过程可视化图表

基本调用示例

% 定义目标函数和约束函数 obj_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; con_func = @(x) deal(x(1)+x(2)-1, []); % 不等式约束，等式约束

% 设置变量边界 bounds = [-10, 10; -10, 10];

% 调用求解系统 [best_solution, best_value, history] = main(obj_func, con_func, bounds);

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（用于基准函数对比）
• 统计和机器学习工具箱（用于数据分析）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法参数初始化、种群进化过程控制、约束违反度评估、收敛条件判断以及结果可视化生成。该文件整合了自适应差分进化算法的完整流程，负责协调各模块间的数据传递与逻辑调用，确保优化求解过程的高效执行，并最终输出优化结果和性能分析报告。