差分进化算法基本原理的伪代码

差分进化（Differential Evolution，DE）是一种基于群体搜索的优化算法，它模拟了自然选择中的进化过程。以下是差分进化的基本伪代码：

// 初始化一组解（个体）
population = initialize_population(population_size, lower_bound, upper_bound)

// 设置迭代次数、种群大小等参数
generations = max_generations
mutation_factor = mutation_rate
crossover_probability = crossover_rate

while generations > 0:
    // 遗传操作
    for i in range(0, population_size):
        // 选择三个不同的个体 (a, b, c)
        a, b, c = select_three_individuals(population)
        
        // 计算变异向量
        trial_vector = a + mutation_factor * (b - c)
        if is_within_bounds(trial_vector):
            // 交叉操作
            if random.random() < crossover_probability:
                mutant = perform_crossover(a, trial_vector)
            else:
                mutant = trial_vector
            
            // 更新最优点
            if fitness(mutant) > fitness(population[i]):
                population[i] = mutant
                
    // 评估新生成的种群
    populations_fitness = evaluate_fitness(population)

    // 选择适应度最好的个体作为下一代
    population = elitist_selection(population, populations_fitness)

    generations -= 1
    print("Generation:", generations)

// 返回最佳解决方案
best_solution = population[0]

这个过程中，`select_three_individuals`负责从当前种群中随机选取三个个体，`is_within_bounds`检查变异后的向量是否落在允许的范围内，`perform_crossover`执行一维或多维交叉操作，`evaluate_fitness`评估每个个体的适应度，而`elitist_selection`保留适应度最高的个体到下一代。