MATLAB差分进化算法实现函数全局优化

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了完整的差分进化算法框架，包含种群初始化、变异、交叉与选择等模块。支持多维连续函数的最小化/最大化优化，提供可视化界面以直观展示优化过程与收敛效果，适用于复杂函数优化问题的求解。

详 情 说 明

基于差分进化算法的函数优化实例项目

项目介绍

本项目使用MATLAB实现了一套完整的差分进化算法，专门用于求解复杂函数优化问题。系统包含了种群初始化、变异操作、交叉竞争和选择操作等核心模块，能够有效处理多维连续函数的最小化/最大化问题。项目提供可视化界面展示种群进化过程，支持用户自定义目标函数和灵活调整算法参数。

功能特性

• 完整算法实现：包含差分进化算法的所有核心模块
• 多维优化支持：可处理任意维度的连续函数优化问题
• 参数灵活配置：支持种群规模、变异因子、交叉概率等关键参数调整
• 可视化展示：提供收敛曲线图和种群进化动画
• 自定义函数支持：允许用户输入任意目标函数进行优化
• 统计信息输出：提供算法运行时间、迭代次数等详细统计

使用方法

1. 设置目标函数：提供需要优化的函数句柄
2. 配置算法参数：

- 变量维度（整数） - 种群规模（整数，默认50） - 变异因子F（浮点数，范围[0,1]） - 交叉概率CR（浮点数，范围[0,1]） - 最大迭代次数（整数） - 变量取值范围矩阵（n×2矩阵）

1. 运行优化：执行算法获得最优解和适应度值
2. 结果分析：查看收敛曲线和统计信息

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持基本的MATLAB绘图功能

文件说明

该项目的主程序文件实现了差分进化算法的完整流程控制，包括算法参数的初始化设置、种群进化循环的调度执行、变异与交叉等核心算子的调用管理，以及最终优化结果的输出与可视化展示。该文件整合了算法的各个功能模块，确保优化过程的顺利运行，并提供用户交互接口用于参数配置和结果查看。