融合自适应与反向学习策略优化的差分进化算法的核心伪代码

以下是融合自适应与反向学习策略优化的差分进化算法的核心伪代码：

输入：目标函数f(x)，种群大小pop_size，进化代数gens，自适应参数F和CR的范围[F_min, F_max]和[CR_min, CR_max]，反向学习策略的概率p
输出：最优解best_x及其对应的目标函数值best_f

初始化种群P
for g = 1 to gens do
    for i = 1 to pop_size do
        // 选择三个不同的个体，进行差分变异操作
        r1, r2, r3 = 随机选择三个不同的个体
        v = r1 + F * (r2 - r3)

        // 自适应参数F和CR的更新
        if 随机数 < p then
            F = F_min + rand() * (F_max - F_min)
        else
            F = 0.1 * |N(0,1)|
        end if
        CR = CR_min + rand() * (CR_max - CR_min)

        // 反向学习策略优化
        if 随机数 < p then
            v = v + p * (best_x - x_i)
        end if

        // 交叉操作，生成新个体
        u = x_i
        for j = 1 to D do
            if 随机数 < CR or j = 随机选择的维度 then
                u_j = v_j
            end if
        end for

        // 选择操作，更新种群
        if f(u) < f(x_i) then
            x_i = u
            if f(u) < f(best_x) then
                best_x = u
            end if
        end if
    end for
end for

返回best_x及其对应的目标函数值best_f

其中，D为目标函数f(x)的维度，N(0,1)表示均值为0，方差为1的标准正态分布，rand()表示生成[0,1]之间的随机数。