差分进化算法python库

使用Python库实现差分进化算法
对于希望利用现有工具快速应用差分进化算法(DE)解决实际问题的研究者而言，scipy.optimize.differential_evolution 是一个理想的选择[^1]。此函数封装了DE的核心逻辑，允许用户通过简单的接口调用来执行复杂的优化任务。
安装依赖包
为了使用SciPy中的差分进化功能，需先安装SciPy库：
pip install scipy
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示例代码：最小化目标函数
下面是一个具体的例子，展示如何运用 differential_evolution() 函数来寻找给定边界内的全局最小值点。
from scipy.optimize import differential_evolution
import numpy as np

def objective_function(x):
"""定义待优化的目标函数"""
return sum((xi - 1)**2 for xi in x)

bounds = [(0, 5), (-3, 3)] # 设置变量上下限

result = differential_evolution(objective_function, bounds)
print(f"Optimal solution found at {result.x} with function value {result.fun}")
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上述代码片段展示了基本的API用法，其中包含了设置搜索空间界限以及指定要被最小化的成本/损失函数等内容[^4]。
自定义参数调整
除了默认配置外，还可以进一步定制差分演化过程的关键超参数，比如种群规模(popsize)、交叉概率(recombination)和缩放因子(mutation)等，从而更好地适配特定应用场景的需求。
custom_options = {
'strategy': 'best1bin',
'maxiter': 100,
'popsize': 15,
'tol': 1e-7,
'mutation': (0.5, 1),
'recombination': 0.7,
}

result_customized = differential_evolution(
objective_function,
bounds,
**custom_options
)
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这里特别强调的是，当面对复杂度较高的多模态或高维数问题时，适当调节这些选项往往能够显著提升最终解决方案的质量与稳定性[^2]。