JADE（自适应差分进化优化算法）在C++中的完整实现与深度解析

介绍

差分进化（DE）算法是一种高效且易于实现的全局优化算法。由于其简洁和强大的搜索能力，DE算法已被广泛应用于各种实际优化问题中。然而，传统的DE算法使用固定的策略和参数，这使得它在某些情况下可能并不总是得到最优的解决方案。为了克服这个问题，JADE（自适应差分进化）被提出，它在差分进化算法的基础上引入了自适应参数调整机制。

在本文中，我们将详细介绍JADE算法，并提供其C++实现。

基础的差分进化算法

在深入研究JADE之前，我们首先回顾下基础的DE算法。差分进化算法主要基于以下几个步骤：

1. 初始化一个随机种群。
2. 对种群中的每个个体，进行变异、交叉和选择操作，以生成新的个体。
3. 评估新的个体的适应度，并与旧的个体进行比较，选择更好的个体进入下一代。
4. 重复步骤2和3，直到满足终止条件。

#include 
#include 
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class DifferentialEvolution {
private:
    int popSize; // 种群大小
    double CR;   // 交叉率
    double F;    // 缩放因子
    std::vector> population; // 种群

public:
    DifferentialEvolution(int popSize, double CR, double F)