二進位制學習差分進化演算法（blde）是筆者在做**的時候用到的一種優化演算法，其依概率全域性收斂於最優解，且收斂速度相對比較快，是為數不多的優秀二進位制差分進化演算法。由yu chen等2023年在一篇文章中提出，大家可以在谷歌學術上搜這篇文章看一下a binary differential evolution algorithm learning from explored solutions，裡面有詳細的演算法步驟和原理證明。本文首先給出blde的r語言實現，然後給出乙個求平方和的例子，極大化該函式，且列印出迭代過程。
#####二進位制差分進化演算法的r語言實現
#產生初始種群
funcmatrix<-function(i,j)
#發現精英個體
findmaxfunc<-function(x)
#比較個體
winfunc<-function(x,y) else
z<-y
return(z)
}#blde 核心 function
funcb<-function(x,y)
else if(runif(1,min=0,max=1)<=0.05) }}
if(funcv(tx)>=funcv(x[q,]))
}return(x)
}#產生下一代種群以及archive
funcxy<-function(x,y)
#進化過程
bldefunc<-function(popula_size,chrom_size,gmax)
plot(v[1,],v[2,],type="l")
h<-a[sample(which(l==max(l)),1),]
print(h)
return(funcv(h))
}#####乙個例子
###blde所要優化的目標函式，函式維度為length(x)
funcv<-function(x)
bldefunc(50,100,400)
如有錯誤，歡迎指正！
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