差分进化算法Differential Evolution Algorithm，DE

首席躺平官 2021-08-27 22:18:58 阅读: 2045

前言

      差分进化算法(Differential Evolution Algorithm，DE)由Storn和Price于1995年提出，最早用来解决切比雪夫多项式问题。
      DE 采用实数编码方式, 其算法原理与遗传算法十分相似， 进化流程与遗传算法相同: 变异、交叉和选择。DE 算法中的选择策略通常为锦标赛选择，而交叉操作方式与遗传算法也大体相同，但在变异操作方面使用差分策略, 即利用种群中个体间的差分向量对个体进行扰动，实现个体变异。DE 的变异方式，有效利用群体分布特性, 提高算法的搜索能力，避免遗传算法中变异方式的不足。

差分进化算法

初始化种群

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变异操作

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在这里插入图片描述在这里插入图片描述

      下图为变异操作中式子（2.11）在空间的示意图。
在这里插入图片描述

交叉操作

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选择操作

在这里插入图片描述

算法流程

  1. 初始化种群，算法参数；
  2. 变异操作；
  3. 交叉操作；
  4. 选择操作；
  5. 判断是否满足终止条件（最大迭代代数or最大函数评价次数等），若满足则输出结果，否则继续返回步骤 2 进行循环。
  6. 在这里插入图片描述

C语言伪代码

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原文链接：https://www.pianshen.com/article/8460922856/

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