智能优化算法———差分演化算法（C++）

最新推荐文章于 2025-07-07 12:15:13 发布
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#cpp #智能优化 #DE

本文介绍了差分演化算法的基本概念、流程和特点，它是一种全局优化算法，适用于解决实数优化问题。详细阐述了算法的初始化、变异、交叉和选择阶段，并提供了简单的C++实现代码示例。

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差分演化算法（Differential Evolution ）是曾经一度非常热门的算法，该算法简单易用，收敛速度快。这篇文章对其进行总结。

 

算法简介

所谓的演化算法是一种自适应，并行的全局优化算法，还包括遗传算法等。

差分演化算法与其他演化算法的最大区别在与差分变异算子的应用。

差分演化算法主要用于求解实数优化问题，一般不用于求解离散问题。

 

算法流程

算法流程图如下。

伪代码流程如下。

下面对每一个具体的阶段进行说明。

在初始化阶段，对于每个个体的每一维在其自变量范围内采用均匀随机初始化。

在变异阶段，采用差分变异算子，经典差分算子DE/rand/1的公式如下：

在

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05-23 824
/*DE_test*对相应的Matlab程序进行测试*/#include #include #include using namespace std;//产生随机数，随机数为(0.0，1.0)double Rand_Double(void){return static_cast(rand()) / static_cast(RAND_MAX);}//测试函数Hansen//参数个数为2double ...
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10-22
这是用C++实现的差分进化算法。可供大家参考
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很高深的差分进化算法代码，用C++编写的，VC6.0运行环境，可以根据自己的需要修改，各种算法届精英学习交流啊
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实用Boost和 STLport完成的高效易扩展的差分进化算法（又叫微分进化算法）.其各个算子以单独的函数提供，方便用户根据自己的实际需要进行修改扩展
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差分进化算法的C语言实现，有大量的注释，简单易懂！ 差分进化算法的C语言实现，有大量的注释，简单易懂！ 差分进化算法的C语言实现，有大量的注释，简单易懂！ 差分进化算法的C语言实现，有大量的注释，简单易懂！
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