本代码使用Python编程语言实现了差分进化算法,旨在高效地寻找给定数学函数的最大值。通过优化参数设置和迭代过程,该程序能够快速收敛于目标函数的最大点,适用于科研与工程中的复杂函数最优化问题研究。
以下是使用Python实现差分进化算法来计算函数最大值的代码:
```python
import random
import math
import numpy as np
cr = 0.6
Population = np.random.rand(100,2)
cycle = 500
hig, low = math.pi, 0
def eval(x):
y = 2*math.sin(x[0]) + math.cos(x[1])
return y
def main():
for t in range(cycle): # 确定迭代次数
for i in range(len(Population)): # 遍历种群中每一个个体
loc = np.random.randint(0, 100, 3) # 生成三个随机整数,用于公式中随机选取三个点
new = Population[loc[0]] + 0.3*(Population[loc[1]] - Population[loc[2]]) # 老师给的公式
if random.random() < cr: # 判断是否变异
if eval(new) > eval(Population[i]): # 优胜劣汰
Population[i] = new
for j in range(len(Population[i])): # 设置函数取值范围
if Population[i][j] < low:
Population[i][j] = low
elif Population[i][j] > hig:
Population[i][j] = hig
def result():
main()
y_best = []
for i in range(len(Population)):
y_best.append(eval(Population[i]))
print(函数在x为,Population[y_best.index(max(y_best))],时取得最大值)
print(此时函数结果为:,max(y_best))
result()
```
上述代码实现了差分进化算法,用于找到给定数学表达式的局部最大值。