MATLAB差分进化算法多目标优化求解器

资 源 简 介

该项目实现差分进化算法，提供种群初始化、变异、交叉和选择操作，支持连续变量的单目标/多目标优化问题。内置可视化工具，可分析收敛过程和结果分布，适用于工程优化研究。

详 情 说 明

基于差分进化算法的多目标优化求解器

项目介绍

本项目实现了差分进化（Differential Evolution, DE）算法的完整流程，专注于解决连续变量的单目标或多目标优化问题。通过高效的向量化计算和丰富的可视化分析工具，为用户提供直观的算法收敛过程与结果分布展示，可广泛应用于工程优化、机器学习参数调优等场景。

功能特性

• 完整算法流程：实现种群初始化、变异、交叉、选择等差分进化核心操作
• 多目标支持：支持单目标优化，并通过加权求和法处理多目标问题
• 向量化计算：采用矩阵运算加速优化过程，提升计算效率
• 可视化分析：提供收敛曲线图、种群分布动态图等可视化工具
• 灵活参数配置：支持自定义种群大小、变异因子、交叉概率等算法参数

使用方法

基本输入参数

1. 目标函数句柄：需支持向量化输入（矩阵运算）
2. 变量维度与边界约束：格式为 [min1, max1; min2, max2; ...] 的约束矩阵
3. 算法参数：

- 种群大小（NP） - 变异因子（F） - 交叉概率（CR） - 最大迭代次数（maxGen）

1. 多目标权重系数（可选）：用于加权求和法处理多目标问题

输出结果

• 最优解向量及对应的目标函数值
• 收敛曲线图（显示历代最优值变化趋势）
• 种群分布动态图（支持二维/三维可视化）
• 算法统计信息（收敛迭代次数、计算耗时等性能指标）

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本
• 支持矩阵运算的基本环境
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件实现了差分进化算法的核心控制流程，包括算法参数的初始化设置、迭代循环的调度管理、各代种群进化操作（变异、交叉、选择）的执行控制，以及最终结果的输出与可视化图形的生成。该文件作为整个求解器的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保优化过程的正确执行和结果的准确输出。