python多变量差分进化算法

差分进化算法 (Differential Evolution, DE) 是一种全局优化算法，经常用于解决多变量优化问题。下面是一个使用Python实现的多变量差分进化算法的示例代码：

python

import numpy as np

def differential_evolution(fobj, bounds, popsize=20, mut=0.8, crossp=0.7, maxiter=100):

# 初始化种

dimensions = len(bounds)

population = np.random.rand(popsize, dimensions)

lower_bound, upper_bound = np.asarray(bounds).T

population = lower_bound + population * (upper_bound - lower_bound)r0110

# 进化过程

for i in range(maxiter):

# 生成变异个体

mutant_population = population + mut * (np.roll(population, -1, axis=0) - np.roll(population, -2, axis=0))

# 交叉操作

crossover_population = np.where(np.random.rand(popsize, dimensions) < crossp, mutant_population, population)

# 计算适应度

白话翻译

fitness = np.array([fobj(ind) for ind in crossover_population])

# 选择操作

chinese农村ree

idx = np.argmin(fitness)

best = crossover_population[idx]

# 更新种

population = crossover_population

# 打印目前最优解

print("Iteration: %d - Best fitness: %f" % (i, fobj(best)))

return best

# 示例函数：求解Rastrigin函数的最小值

def rastrigin(x):

return 10*len(x) + np.sum(x2 - s(2*np.pi*x))

# 定义变量的上下界

bounds = [(-5.12, 5.12)] * 30

# 运行差分进化算法

best_solution = differential_evolution(rastrigin, bounds, maxiter=100)

猪肉价格趋于稳定print("Best solution: %s" % best_solution)

print("Best fitness: %f" % rastrigin(best_solution))

在这个示例中，我们定义了一个多变量的环境函数 rastrigin，然后使用差分进化算法求解 Rastrigin 函数的最小化问题。函数的每一个自变量的取值范围都是 (-5.12, 5.12)。最终算法会输出到的最优解及其最小适应度。

你可以根据需要修改目标函数和变量取值范围，以适应不同的优化问题。南方医科大学学报

本文发布于:2024-09-21 10:34:04，感谢您对本站的认可！

标签：算法变量进化函数

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