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MATLAB差分进化算法多目标优化求解器

资 源 简 介

该项目实现差分进化算法,提供种群初始化、变异、交叉和选择操作,支持连续变量的单目标/多目标优化问题。内置可视化工具,可分析收敛过程和结果分布,适用于工程优化研究。

详 情 说 明

基于差分进化算法的多目标优化求解器

项目介绍

本项目实现了差分进化(Differential Evolution, DE)算法的完整流程,专注于解决连续变量的单目标或多目标优化问题。通过高效的向量化计算和丰富的可视化分析工具,为用户提供直观的算法收敛过程与结果分布展示,可广泛应用于工程优化、机器学习参数调优等场景。

功能特性

  • 完整算法流程:实现种群初始化、变异、交叉、选择等差分进化核心操作
  • 多目标支持:支持单目标优化,并通过加权求和法处理多目标问题
  • 向量化计算:采用矩阵运算加速优化过程,提升计算效率
  • 可视化分析:提供收敛曲线图、种群分布动态图等可视化工具
  • 灵活参数配置:支持自定义种群大小、变异因子、交叉概率等算法参数

使用方法

基本输入参数

  1. 目标函数句柄:需支持向量化输入(矩阵运算)
  2. 变量维度与边界约束:格式为 [min1, max1; min2, max2; ...] 的约束矩阵
  3. 算法参数
- 种群大小(NP) - 变异因子(F) - 交叉概率(CR) - 最大迭代次数(maxGen)
  1. 多目标权重系数(可选):用于加权求和法处理多目标问题

输出结果

  • 最优解向量及对应的目标函数值
  • 收敛曲线图(显示历代最优值变化趋势)
  • 种群分布动态图(支持二维/三维可视化)
  • 算法统计信息(收敛迭代次数、计算耗时等性能指标)

系统要求

  • MATLAB R2016b 或更高版本
  • 支持矩阵运算的基本环境
  • 图像处理工具箱(用于可视化功能)

文件说明

主程序文件实现了差分进化算法的核心控制流程,包括算法参数的初始化设置、迭代循环的调度管理、各代种群进化操作(变异、交叉、选择)的执行控制,以及最终结果的输出与可视化图形的生成。该文件作为整个求解器的入口点,协调各个功能模块的协同工作,确保优化过程的正确执行和结果的准确输出。