❶ 差分進化演算法入門及實例應用
差分進化演算法是一種基於群體智能理論的優化演算法，結構簡單，性能優越，自適應性強，具有內在並行性。其主要操作包括初始化、變異、交叉和選擇。初始化步驟中，使用NP個實數值參數向量作為每一代的種群。變異操作則通過產生基本變異向量實現，該向量是通過三個個體之間的差值與變異運算元的乘積加給第三個個體得到。交叉操作引入隨機性，增加了向量的多樣性。選擇操作通過比較試驗向量與當前目標向量的目標函數，決定是否將其加入下一代種群。
在改進的差分進化演算法中，自適應差分進化演算法使用了自適應變異運算元，以適應不同的搜索階段，避免早熟現象。離散差分進化演算法則針對離散優化問題，採用浮點數編碼和向下取整處理。
差分進化演算法的流程包括初始化、變異、交叉、選擇和邊界條件處理。參數說明包括種群數量NP、變異運算元F和交叉運算元CR。終止條件通常是當目標函數值達到預設閾值。
在實例練習中，我們通過計算函數最小值和求解函數最大值，展示了差分進化演算法在解決優化問題時的有效性。通過這三個實例，我們可以發現，學習遺傳演算法有助於理解差分進化演算法，盡管這兩種演算法在交叉變異方法上有所不同，但其核心思想相似。