python实现JADE算法

JADE（Adaptive Differential Evolution with Optional External Archive）是一种高效的差分进化算法，可以用于求解函数最优化问题。下面是一个基于Python的JADE算法的实现示例：

import numpy as np

def JADE(objective_func, bounds, population_size=50, max_generations=100, 
         c=0.1, p=0.05, archive_size=100, mutation_factor=0.5):
    # 初始化种群和参数
    population = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], (population_size, len(bounds)))
    archive = []
    archive_fitness = []
    best_fitness = np.inf
    best_solution = None
    
    # 迭代演化
    for generation in range(max_generations):
        for i in range(population_size):
            # 随机选择3个不同的父个体
            candidates = np.arange(population_size)
            np.random.shuffle(candidates)
            a, b, c = candidates[:3]
            
            # 变异操作
            mutant = population[a] + mutation_factor * (population[b] - population[c])
            
            # 交叉操作
            crossover = np.random.rand(len(bounds)) < c
            trial = np.where(crossover, mutant, population[i])
            
            # 评估目标函数值
            fitness_trial = objective_func(trial)
            fitness_current = objective_func(population[i])
            
            # 更新最优解
            if fitness_trial < best_fitness:
                best_solution = trial
                best_fitness = fitness_trial
            
            # 更新种群和归档
            if fitness_trial < fitness_current or np.random.rand() < p:
                population[i] = trial
                
                if fitness_trial < fitness_current:
                    archive.append(trial)
                    archive_fitness.append(fitness_trial)
                
        # 适应度排序，剔除过多的个体
        if len(archive) > archive_size:
            sorted_indices = np.argsort(archive_fitness)
            archive = [archive[i] for i in sorted_indices[:archive_size]]
            archive_fitness = [archive_fitness[i] for i in sorted_indices[:archive_size]]
    
    return best_solution, best_fitness

在上述代码中，`objective_func` 是需要优化的目标函数，`bounds` 是每个变量的取值范围。`population_size` 是种群的大小，`max_generations` 是演化的最大代数，`c` 是交叉概率，`p` 是自适应概率，`archive_size` 是归档的大小，`mutation_factor` 是变异因子。

你可以根据自己的问题定义相应的目标函数，并调用 `JADE` 函数进行优化。该函数返回最优解和最优解对应的目标函数值。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的改进和调整。