差分进化算法 python

### Python 实现差分进化算法

#### 差分进化算法简介
差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种基于群体的随机优化算法，由 Storn 和 Price 于 1995 年提出。该算法起源于遗传算法（GA），但其具有更简单的结构和更强的全局搜索能力[^3]。

#### 使用 `scipy.optimize.differential_evolution` 进行实现
Python 的 SciPy 库提供了内置函数 `differential_evolution` 来简化差分进化算法的应用。下面是一个完整的例子，展示如何使用此方法来优化支持向量机 (SVM) 的超参数：

import numpy as np
from scipy.optimize import differential_evolution
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score


def objective_function(params):
    C, gamma = params
    model = SVC(C=C, kernel='rbf', gamma=gamma)
    model.fit(X_train, y_train)
    predictions = model.predict(X_test)
    return -accuracy_score(y_test, predictions)


if __name__ == "__main__":
    iris = load_iris()
    X = iris.data
    y = iris.target
    
    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
        X, y, test_size=0.2, random_state=42)

    bounds = [(0.1, 10), (0.01, 1)]  # 设置C和gamma的边界范围

    result = differential_evolution(objective_function, bounds=bounds)

    print(f'Optimized parameters: {result.x}')
    optimized_model = SVC(C=result.x[0], kernel='rbf', gamma=result.x[1])
    optimized_model.fit(X_train, y_train)
    
    final_predictions = optimized_model.predict(X_test)
    final_accuracy = accuracy_score(y_test, final_predictions)
    print(f'Test Accuracy after optimization: {final_accuracy:.4f}')

这段代码展示了如何利用差分进化算法寻找最优的支持向量机模型参数组合[C, γ]，从而最大化分类准确性得分[^2]。