MATLAB实现的基于标准差分进化算法的函数优化工具

资 源 简 介

该项目在MATLAB环境下实现经典差分进化算法（DE），包含初始化、变异、交叉和选择步骤，可对指定函数进行高效优化求解。代码结构清晰，便于学习和扩展。

详 情 说 明

基于标准差分进化算法的函数优化MATLAB实现

项目介绍

本项目提供了一个完整的标准差分进化（Differential Evolution, DE）算法MATLAB实现。该算法是一种高效的群体智能优化方法，适用于求解连续空间中的非线性、多峰函数优化问题。代码实现了DE算法的核心操作流程，用户通过简单配置即可应用于不同的优化场景。

功能特性

• 完整算法流程：包含种群初始化、变异、交叉、选择和边界处理等标准DE算法步骤
• 灵活的参数配置：支持自定义目标函数、算法参数和搜索空间设置
• 收敛监控：实时记录迭代过程中的最优解变化，提供收敛曲线分析
• 边界处理机制：采用反射策略处理越界变量，保证解的可行性
• 结果可视化：自动绘制收敛过程图，直观展示算法性能

使用方法

基本配置

修改以下参数即可开始使用： % 目标函数定义 目标函数 = @(x) sum(x.^2); % 示例：Sphere函数

% 算法参数设置 种群规模 = 50; % 种群个体数量 缩放因子 = 0.8; % 变异缩放因子F 交叉概率 = 0.9; % 交叉概率CR 最大迭代次数 = 1000; % 停止条件

% 搜索空间设置 变量维数 = 10; % 优化变量维度 变量下限 = -5.12; % 各维度下限 变量上限 = 5.12; % 各维度上限

运行算法

执行主程序后，算法将输出：

• 最优解信息：最小函数值及对应的变量取值
• 收敛曲线：每次迭代的最优值变化轨迹
• 统计信息：总迭代次数、计算时间等指标

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 无需额外工具箱支持

文件说明

主程序文件包含了差分进化算法的完整实现逻辑，具体涵盖种群初始化过程、基于随机向量差的变异操作、采用二项式分布的交叉策略、基于贪婪原则的选择机制以及解向量的边界约束处理。该文件通过循环迭代结构完成进化过程，记录每次迭代的最优解并生成收敛性能图表，最终输出算法寻得的最佳解结果及相关统计信息。