自适应差分进化算法（Success-History based Adaptive Differential Evolution）
==============================================
算法缩写：SHADE
提出年份：2013 年
编程语言：MATLAB
算法简介：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。

主文件：SHADE.m
函数签名：function[bsf_solution,bsf_fit_var,curve]=SHADE(pop_size,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)

包含文件：
  - 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

调用示例（目标函数用 Sphere 举例，请替换成自己的 fobj）：
  fobj = @(x) sum(x.^2);
  [bsf_solution, bsf_fit_var, curve] = SHADE(30, 500, -100, 100, 30, @(x) sum(x.^2));

参数说明：各入口参数的顺序与含义以上面函数签名为准；若与常见写法（种群规模 / 迭代次数 / 下界 /
上界 / 维度 / 目标函数句柄）不同，请直接查看该 .m 文件的 function 行。

版权说明：本包代码由原作者公开发布，版权与论文引用声明保留在原文件头部，
请遵守原作者声明；本包仅做整理、去水印与打包，未改动算法逻辑。
