python实现JADE算法
时间: 2023-08-01 10:12:41 浏览: 78
JADE(Jaya Algorithm with Differential Evolution)是一种基于差分进化的优化算法,用于求解全局最优解的问题。下面是用Python实现JADE算法的一个简单示例:
```python
import numpy as np
def JADE(objective_func, bounds, population_size=50, max_generations=1000, c=0.1, p=0.05, archive_size=50):
# 初始化种群
population = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], size=(population_size, len(bounds)))
# 初始化个体适应度
fitness = np.zeros(population_size)
# 初始化个体适应度历史记录
fitness_history = []
# 初始化全局最优解及其适应度
best_solution = None
best_fitness = float('inf')
# 初始化归档
archive = []
# 迭代搜索
for generation in range(max_generations):
for i in range(population_size):
# 生成新个体
mutant = population[np.random.choice(population_size, size=1)[0]]
for j in range(len(bounds)):
if np.random.rand() < p:
mutant[j] = mutant[j] + c * (np.random.rand() - 0.5) * (bounds[1][j] - bounds[0][j])
# 选择当前个体与新个体中适应度较好的一个作为子代
trial = mutant.copy()
if objective_func(mutant) < fitness[i]:
trial_fitness = objective_func(mutant)
population[i] = trial
fitness[i] = trial_fitness
else:
trial_fitness = fitness[i]
# 更新全局最优解
if trial_fitness < best_fitness:
best_solution = trial.copy()
best_fitness = trial_fitness
# 更新归档
if len(archive) < archive_size:
archive.append(trial.copy())
else:
archive[np.random.choice(archive_size, size=1)[0]] = trial.copy()
# 记录当前代的最优适应度
fitness_history.append(best_fitness)
return best_solution, best_fitness, fitness_history
```
在上述代码中,`objective_func` 是待优化的目标函数,`bounds` 是变量的取值范围,`population_size` 是种群大小,`max_generations` 是最大迭代次数,`c` 是控制步长的参数,`p` 是控制个体变异概率的参数,`archive_size` 是归档大小。函数返回全局最优解、全局最优解的适应度以及每代的最优适应度历史记录。
需要根据具体问题定义目标函数,并根据变量的取值范围设置 `bounds`。调用 `JADE` 函数即可运行 JADE 算法并得到结果。
请注意,这只是一个简单的示例实现,实际应用中可能需要根据具体问题进行调整和优化。