2009 SaDE算法自适应变异与交叉实现

2009年，A. K. Qin等人在他们的研究中提出了一个名为SaDE的自适应差分进化算法（Adaptive Differential Evolution,ADE）的代码。SaDE是原始的2005版本的一个更新，它基于差分进化算法（Differential Evolution, DE）的四种变体之一。这四个变体包括DE/rand/1/bin、DE/current-to-best/1/bin、DE/rand/2/bin以及DE/current-to-rand/1。文件中的代码片段展示了如何从基础的DE类库（如DEBase模块）中导入这些特定的变异操作，如`DERand1Bin`、`DECurrentToPBest1Bin`等。 `DECurrentToBest2Bin` 类是`DECurrentToPBest1Bin` 的扩展，主要区别在于`mutation` 方法，这里将`p` 参数设置为0，`n` 设置为2，这意味着在变异过程中，每个个体的两个部分将被替换为随机解，而不是只替换一个部分。这种变异策略有助于增加搜索空间的探索。 `DERand2Bin` 类同样基于`DERand1Bin`，只是将`mutation` 方法中的`n` 参数设为2，意味着每次选择两个不同的个体进行变异，进一步增加了多样性。 `DECurrentToRand1` 类则是另一种变异策略，这里将`p` 设置为1，意味着每次都会直接使用当前个体和一个随机个体作为父母进行交叉，减少了对最优解的依赖，提高了算法的全局搜索能力。 `crossover` 函数的实现并不遵循旋转不变性，这是指在选择子代个体时不保持原有个体位置的特性。具体来说，这个函数直接返回操作的结果，没有执行传统的交叉操作，可能是因为算法设计者选择了不同的交叉策略或优化了交叉过程。 SaDE算法的自适应性体现在其能根据种群表现动态调整参数，如变异因子F、突变概率p等，以适应问题的复杂性和优化过程的不同阶段。通过结合这些基础变异操作，并可能引入自适应策略，SaDE能够更有效地找到解空间中的全局最优解，适用于各种优化问题。理解并实现这些核心操作对于使用和分析SaDE算法至关重要。