多种群差分进化算法MATLAB伪代码

差分进化（Differential Evolution, DE）是一种基于群体搜索的优化算法，而多种群差分进化（Multi-population Differential Evolution, MPDE）则是在DE基础上引入了多个并行子群体的概念，每个子群体执行独立的演化过程，最终融合信息提高全局搜索性能。

以下是MPDE的一个简单 MATLAB 伪代码示例：

% 初始化参数
popSize = 100; % 子群体大小
subGroups = ceil(popSize / numSubGroups); % 每个子群体的数量
numIterations = 100; % 迭代次数

% 初始化子群体
for i = 1:numSubGroups
    pop(i,:) = initializePopulation(subGroups); % 初始化第i个子群体
end

for iter = 1:numIterations
    % 对每个子群体独立进行差分进化操作
    for j = 1:numSubGroups
        pop(j,:) = deEvolve(pop(j,:), subGroups, mutationFactor, crossoverProb);
    end
    
    % 融合子群体
    mergedPop = [];
    for k = 1:length(pop)
        mergedPop = [mergedPop; pop(mod(k, numSubGroups) + 1, :)];
    end
    
    % 更新适应度
    fitness(mergedPop) = evaluateFitness(mergedPop);
    
    % 选择最佳解
    globalBestInd = findMax(fitness);
    
    % 输出当前迭代状态
    disp(['Iteration ' num2str(iter) ', Best Fitness: ' num2str(fitness(globalBestInd))]);
end

在这个伪代码中，`initializePopulation`, `deEvolve`, `evaluateFitness`, 和 `findMax` 分别代表初始化个体、差分进化运算、计算适应度值以及找到全局最优解等函数。具体的参数如 `mutationFactor` 和 `crossoverProb` 是差分进化算法的关键参数。