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MATLAB差分进化算法多目标优化求解器
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1 积分
标 签:
差分进化算法
多目标优化
MATLAB求解器
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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
目标函数句柄
:需支持向量化输入(矩阵运算)
变量维度与边界约束
:格式为 [min1, max1; min2, max2; ...] 的约束矩阵
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)
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。
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