MATLAB自适应差分进化优化算法实现

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了自适应差分进化（DE）算法，通过动态调整变异因子和交叉概率参数，提升优化性能。包含多种测试函数验证，适用于复杂优化问题求解。

详 情 说 明

自适应差分进化优化算法

项目介绍

本项目实现了一种基于差分进化（DE）的自适应优化算法。该算法通过动态调整DE的关键参数（如变异因子F和交叉概率CR），能够在不同优化阶段自动适配最优配置，显著提升优化性能。项目集成了完整的测试函数集合和可视化模块，支持性能对比分析和结果验证，用户可直接运行脚本查看参数自适应过程和算法收敛性能。

功能特性

• 自适应参数调整：实时动态调整变异因子F和交叉概率CR，无需手动调参
• 动态种群管理：根据优化进程智能管理种群规模和多样性
• 多目标测试函数：内置Sphere、Rosenbrock等高维优化测试函数
• 可视化分析：提供收敛曲线、参数变化过程等直观展示
• 性能对比：支持与其他DE变种的性能比较分析
• 用户自定义：允许用户自定义目标函数和算法参数

使用方法

基本调用

% 选择测试函数和设置参数 func_name = 'sphere'; % 目标函数 N = 50; % 种群规模 D = 30; % 问题维度 MaxIter = 1000; % 最大迭代次数

% 运行自适应差分进化算法 result = main(func_name, N, D, MaxIter);

高级配置

% 自定义参数范围 options.F_range = [0.4, 0.9]; % 变异因子F变化区间 options.CR_range = [0.1, 0.9]; % 交叉概率CR变化区间 options.initial_F = 0.5; % F初始值 options.initial_CR = 0.7; % CR初始值

% 运行算法 result = main('rosenbrock', 60, 50, 1500, options);

输出结果

算法返回包含以下信息的结构体：

• best_solution：最终最优解向量
• best_fitness：最优适应度值
• convergence_curve：收敛曲线数据
• parameter_history：参数调整历史记录
• performance_report：算法性能分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：无特殊要求，基础MATLAB环境即可运行

文件说明

主程序文件封装了算法的完整工作流程，包括种群初始化、变异操作、交叉操作、选择机制等核心差分进化算子，同时集成了参数自适应调整策略和动态种群管理功能。该文件负责协调各模块间的数据流转，实现迭代优化过程控制，并生成收敛性能分析和可视化结果输出。