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差分进化算法 (Differential Evolution) 算法详解及案例分析

news 2025/11/5 8:20:55

差分进化算法 (Differential Evolution) 算法详解及案例分析

目录

  • 差分进化算法 (Differential Evolution) 算法详解及案例分析
    • 1. 引言
    • 2. 差分进化算法 (DE) 算法原理
      • 2.1 基本概念
      • 2.2 算法步骤
    • 3. 差分进化算法的优势与局限性
      • 3.1 优势
      • 3.2 局限性
    • 4. 案例分析
      • 4.1 案例1: 单目标优化问题
        • 4.1.1 问题描述
        • 4.1.2 代码实现
        • 4.1.3 流程图
        • 4.1.4 优化曲线
      • 4.2 案例2: 多目标优化问题
        • 4.2.1 问题描述
        • 4.2.2 代码实现
        • 4.2.3 流程图
        • 4.2.4 优化曲线
      • 4.3 案例3: 约束优化问题
        • 4.3.1 问题描述
        • 4.3.2 代码实现
        • 4.3.3 流程图
        • 4.3.4 优化曲线
    • 5. 总结
    • 6. 参考文献

1. 引言

差分进化算法 (Differential Evolution, DE) 是一种基于群体智能的全局优化算法，由 Storn 和 Price 在 1997 年提出。该算法通过模拟生物进化中的变异、交叉和选择操作，逐步优化目标函数。差分进化算法因其简单、高效和鲁棒性强，被广泛应用于单目标优化、多目标优化和约束优化问题。

本文将详细介绍差分进化算法的原理，并通过三个具体案例展示其在实际问题中的应用。每个案例将提供完整的 Python 实现代码、流程图以及优化曲线。

2. 差分进化算法 (DE) 算法原理

2.1 基本概念

差分进化算法通过维护一个种群，利用种群中个体的差异信息生成新个体，并通过选择操作保留较优个体。其主要操作包括：

  1. 初始化：随机生成初始种群。
  2. 变异：利用种群中个体的差异生成变异个体。
  3. 交叉：将变异个体与目标个体进行交叉，生成试验个体。
  4. 选择

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