自适应差分进化算法 SHADE｜2013年｜MATLAB标准实现｜基础优化算法代码

自适应差分进化算法（SHADE）

提出年份：2013 年　编程语言：MATLAB

自适应差分进化算法（Success-History based Adaptive Differential Evolution，SHADE）是 2013 年提出的一种优化算法，差分进化的自适应参数版本，用历史成功参数记忆与外部存档自动调整缩放因子和交叉概率，摆脱了手工调参。

• 标准迭代框架，参数含义清晰，便于阅读与二次开发
• 入口参数与返回值统一，可直接与其它优化算法做对比实验
• 附带 README.txt，写清函数签名、包含文件与调用示例

交付内容：Get_Functions_details.m、SHADE.m、cauchycdf.m、cauchyfit.m、cauchyinv.m、cauchypdf.m、cauchyrnd.m、constrain_popu.m、gen_strategies.m、gen_strategy_from_pool.m、generate_rand.m、gnR1R2.m、initialization_SSA.m、main.m、updateArchive.m、update_pool_probability.m、README.txt

调用方式：[bsf_solution, bsf_fit_var, curve] = SHADE(30, 500, -100, 100, 30, @(x) sum(x.^2));

运行环境：MATLAB，解压即可运行