差分進化算法入門(完整版)
【正文】 的算法流程由前面對基本差分進化算法的基本原理的了解，我們可以得到差分進化算法的算法流程設計如下。2 差分進化算法的基本操作設當前進化代數(shù)為，群體規(guī)模為，空間維數(shù)為，當前種群為，為種群中的第個個體?；静罘诌M化算法1基本差分進化算法的基本思想DE算法是一種基于實數(shù)編碼的用于優(yōu)化函數(shù)最小值的進化算法，是在求解有關(guān)切比雪夫多項式的問題時提出來的，是基于群體差異的進化計算方法。在進化過程中，對于每個個體依次進行下面三種操作。 基本差分進化算法的基本步驟(1) 初始化參數(shù)：種群規(guī)模；縮放因子；變異因子；空間維數(shù)；進化代數(shù)。請輸入空間維數(shù)D=39。CR=input(39。)。 endendt=1。 Xb=x(i,:)。 if c~=iamp。 end if trial(k)b1(k) trial(k)=b1(k)。%計算平均適應最優(yōu)值sum=Pb+sum。)TmaxyPbmaxPbminPbavrdisp(39。)%適應度函數(shù)%function eval=fitness(x,D)sol=x。%U次中的最差值和最好值Pbmax=y(1)。 if(score=cost(i)) x(i,1:D)=trial(1:D)。c~=b break。for z=1:Uwhile(tTmax)for i=1:N%對每個個體進行變異操
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