差分进化（Differential Evolution）算法

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)

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_45616285/article/details/140550117

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