差分进化（Differential Evolution）算法

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一、差分进化（Differential Evolution）算法的起源

差分进化算法（DE）是一种基于群体的进化算法，由Rainer Storn和Kenneth Price在1995年提出。它是一种全局优化算法，适用于处理多种优化问题，包括非线性、多峰值和高维问题。与其他进化算法相比，差分进化算法具有实现简单、参数少、收敛速度快等优点。其主要思想是通过变异、交叉和选择操作，在搜索空间中逐步找到最优解。

二、差分进化算法的原理

（一）初始化参数

差分进化算法的第一步是初始化参数，包括：

• 种群大小（popsize）: 种群中个体的数量。
• 维度（dimensions）: 问题的维度，即优化变量的数量。
• 突变因子（mut）: 控制变异幅度的因子。
• 交叉概率（crossp）: 决定变异和当前个体信息融合的概率。
• 迭代次数（its）: 算法的迭代次数。

（二）初始种群

在初始化阶段，生成一个随机的种群。每个个体的基因在问题的边界范围内随机生成。种群大小和维度决定了初始化种群的规模和形状。

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

（三）种群变异

在每一代中，对种群中的每个个体进行变异操作。变异操作通过选取种群中三个不同的个体，并计算其差异，再加上一个随机个体的变异量，生成一个突变个体。突变因子（mut）控制变异幅度。

mutant = np.clip(a + mut * (b - c), 0, 1) 

（四）种群的交叉

交叉操作通过将突变个体和当前个体的信息结合生成试验个体。交叉概率（crossp）决定了哪些基因来自突变个体，哪些基因来自当前个体。如果交叉概率低，试验个体更倾向于保留当前个体的信息。

cross_points = np.random.rand(dimensions) < crossp trial = np.where(cross_points, mutant, pop[j]) 

（五）最优种群的选择

通过评估试验个体的适应度值，选择更优的个体替换当前个体。如果试验个体的适应度值优于当前个体，则用试验个体替换当前个体。同时更新当前最优解。

if f < fitness[j]: fitness[j] = f pop[j] = trial if f < fitness[best_idx]: best_idx = j best = trial_denorm 

三、代码实现

以下是使用差分进化算法优化Rosenbrock函数的Python代码示例：

import numpy as np # 定义目标函数，这里以Rosenbrock函数为例 def objective_function(x): # 计算Rosenbrock函数值 return np.sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1]2)2 + (1 - x[:-1])2) # 差分进化算法 def differential_evolution(objective, bounds, mut=0.8, crossp=0.7, popsize=20, its=1000): """ 差分进化算法实现 参数： objective -- 目标函数 bounds -- 变量的边界（每个维度的最小值和最大值） mut -- 突变因子（默认值0.8） crossp -- 交叉概率（默认值0.7） popsize -- 种群大小（默认值20） its -- 迭代次数（默认值1000） """ dimensions = len(bounds) # 问题的维度 # 初始化种群，每个个体的取值范围在[0, 1]之间 pop = np.random.rand(popsize, dimensions) # 计算实际边界的差值 min_b, max_b = np.asarray(bounds).T diff = np.fabs(min_b - max_b) # 对种群进行缩放到实际边界范围内 pop_denorm = min_b + pop * diff # 计算初始种群的适应度值 fitness = np.asarray([objective(ind) for ind in pop_denorm]) # 找到适应度值最小的个体（即最优解） best_idx = np.argmin(fitness) best = pop_denorm[best_idx] for i in range(its): for j in range(popsize): # 随机选择三个不同的个体 idxs = [idx for idx in range(popsize) if idx != j] a, b, c = pop[np.random.choice(idxs, 3, replace=False)] # 生成突变个体 mutant = np.clip(a + mut * (b - c), 0, 1) # 生成交叉点 cross_points = np.random.rand(dimensions) < crossp # 如果没有变异的，就随机选一个 if not np.any(cross_points): cross_points[np.random.randint(0, dimensions)] = True # 生成试验个体 trial = np.where(cross_points, mutant, pop[j]) # 将试验个体缩放到实际边界范围内 trial_denorm = min_b + trial * diff # 计算试验个体的适应度值 f = objective(trial_denorm) # 如果试验个体的适应度值优于当前个体，则替换当前个体 if f < fitness[j]: fitness[j] = f pop[j] = trial # 如果试验个体的适应度值优于最优个体，则更新最优个体 if f < fitness[best_idx]: best_idx = j best = trial_denorm # 迭代过程中的最优解及其适应度值 yield best, fitness[best_idx] # 定义边界，每个维度的最小值和最大值 bounds = [(-5, 5), (-5, 5), (-5, 5), (-5, 5), (-5, 5), (-5, 5), (-5, 5), (-5, 5)] # 运行差分进化算法 result = list(differential_evolution(objective_function, bounds, its=1000)) # 获取最优解和对应的适应度值 best_solution, best_fitness = result[-1] print("Best Solution: ", best_solution) print("Best Fitness: ", best_fitness)