基于适应度-距离-平衡的自适应引导差分进化算法

基于适应度-距离-平衡的自适应引导差分进化算法

差分进化算法是一种常用的优化算法，它通过不断迭代调整种群中个体的参数，以达到最优解的目的。本文提出了一种基于适应度-距离-平衡的自适应引导差分进化（FDB-AGDE）算法，该算法通过引入适应度、距离和平衡三个因素，使得种群能够更快地收敛到最优解。

具体来说，FDB-AGDE算法主要包括以下四个步骤：

1. 初始化种群：随机生成初始种群，并计算每个个体的适应度值。

2. 计算距离：根据种群中个体之间的相似程度计算出每个个体的距离值，以确定那些个体需要参与差分运算。

3. 差分运算：根据距离值选择不同的差分策略，对种群中的某些个体进行变异与交叉操作，并计算出新个体的适应度值。

4. 更新种群：根据一定的概率选择当前个体或新个体进入下一轮搜索，从而实现种群的更新。

FDB-AGDE算法中引入的适应度、距离和平衡三个因素，使得该算法能够更好地处理种群中多样性与收敛性之间的平衡问题。具体来说，适应度值可以有效地反映每个个体的优良程度，距离值可以保证个体之间的相似性与多样性，而平衡因子则能够控制种群在搜索过程中的多样性与收敛性。

下面是FDB-AGDE算法的Matlab代码实现：