差分进化算法改进python

差分进化算法（DE）是一种优化算法，用于解决函数优化问题。它通过模拟生物进化的过程，通过变异和交叉操作来搜索最优解。在Python中，可以使用numpy库来实现差分进化算法。

以下是一个简单的差分进化算法的Python实现示例：

import numpy as np

def differential_evolution(fitness_func, bounds, pop_size=50, F=0.8, CR=0.9, max_iter=100):
    # 初始化种群
    pop = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], (pop_size, len(bounds)))
    best_solution = None
    best_fitness = float('inf')

    for i in range(max_iter):
        for j in range(pop_size):
            # 选择三个不同的个体作为变异向量
            candidates = [idx for idx in range(pop_size) if idx != j]
            a, b, c = np.random.choice(candidates, 3, replace=False)

            # 变异操作
            mutant = pop[a] + F * (pop[b] - pop[c])

            # 交叉操作
            trial = np.copy(pop[j])
            for k in range(len(bounds)):
                if np.random.rand() < CR:
                    trial[k] = mutant[k]

            # 选择操作
            trial_fitness = fitness_func(trial)
            if trial_fitness < best_fitness:
                best_solution = trial
                best_fitness = trial_fitness

            if trial_fitness <= fitness_func(pop[j]):
                pop[j] = trial

    return best_solution, best_fitness

# 示例适应度函数
def fitness_func(x):
    return np.sum(x**2)

# 示例边界
bounds = np.array([[-5, 5], [-5, 5]])

# 运行差分进化算法
best_solution, best_fitness = differential_evolution(fitness_func, bounds)

print("Best solution:", best_solution)
print("Best fitness:", best_fitness)

这个示例中，我们定义了一个适应度函数`fitness_func`，它计算了解的适应度值。然后，我们定义了变量的边界`bounds`，用于限制解的取值范围。最后，我们调用`differential_evolution`函数来运行差分进化算法，并输出最佳解和最佳适应度值。