变异策略为基于精英保留策略的差分进化算法python程序

好的，以下是基于精英保留策略的差分进化算法的Python程序示例：

import random

# 定义目标函数，这里以简单的二元函数为例
def target_function(x):
    return x[0] ** 2 + x[1] ** 2

# 定义差分进化算法函数
def differential_evolution(population_size, dimensions, bounds, max_iter):
    # 初始化种群
    population = []
    for i in range(population_size):
        individual = []
        for j in range(dimensions):
            individual.append(random.uniform(bounds[j][0], bounds[j][1]))
        population.append(individual)

    # 迭代更新
    for i in range(max_iter):
        new_population = []

        # 遍历种群中的每个个体
        for j in range(population_size):
            # 选择三个不同的随机个体
            indices = [index for index in range(population_size) if index != j]
            a, b, c = population[random.choice(indices)], population[random.choice(indices)], population[random.choice(indices)]

            # 变异操作
            mutant = [a[j] + 0.5 * (b[j] - c[j]) for j in range(dimensions)]

            # 交叉操作
            trial = []
            for j in range(dimensions):
                if random.random() < 0.5:
                    trial.append(mutant[j])
                else:
                    trial.append(population[j][j])

            # 选择操作
            if target_function(trial) < target_function(population[j]):
                new_population.append(trial)
            else:
                new_population.append(population[j])

        # 更新种群
        new_population.sort(key=target_function)
        population = new_population[:int(population_size / 2)] + population[int(population_size / 2):]

    # 返回最优解
    population.sort(key=target_function)
    return population[0]

# 测试程序
bounds = [(-5, 5), (-5, 5)]  # 定义搜索空间
result = differential_evolution(population_size=100, dimensions=2, bounds=bounds, max_iter=1000)
print("最优解：", result)
print("最优目标函数值：", target_function(result))

在上述程序中，我们定义了一个目标函数 `target_function`，它接受一个二元元组并返回一个标量值。然后，我们定义了一个 `differential_evolution` 函数，它接受四个参数：种群大小、搜索空间维度、搜索空间边界和最大迭代次数。该函数实现了差分进化算法的主要逻辑，包括初始化种群、迭代更新、变异操作、交叉操作和选择操作。最后，我们在程序末尾测试了该算法的实现效果。