walide 0.1.0

A differential evolution optimization toolbox

Walide: 差分进化算法库

Walide 是一个轻量级的差分进化（Differential Evolution, DE）算法实现库，用于解决连续优化问题。该库采用 Numba 加速计算，提供了清晰的模块化设计，方便使用和扩展。

安装说明

目前可通过源码安装：

# 克隆仓库
git clone <仓库地址>
cd walide

# 安装依赖
pip install numpy numba

# 安装库
pip install .

核心功能

Walide 实现了标准差分进化算法的完整流程，包括：

• 初始种群生成
• 变异操作
• 交叉操作
• 选择操作
• 适应度评估

算法参数可灵活配置，支持自定义适应度函数，适用于各类连续空间优化问题。

快速开始

以下是一个使用 Walide 解决Sphere函数优化问题的示例：

import numpy as np
from walide.de import DE

# 定义适应度函数（Sphere函数）
def sphere(x):
    return np.sum(x**2)

# 配置并创建DE优化器
de = DE(
    func=sphere,          # 适应度函数
    dim=30,               # 问题维度
    popsize=50,           # 种群大小
    lb=-100,              # 下界
    up=100,               # 上界
    f1=0.9,               # 变异因子1
    f2=0.1,               # 变异因子2
    cr=0.9,               # 交叉概率
    maxiter=1000,         # 最大迭代次数
    log=True              # 是否打印日志
)

# 执行优化
best_position, best_fitness = de.optimize()

# 输出结果
print(f"最优位置: {best_position}")
print(f"最优适应度: {best_fitness}")

详细使用说明

1. 初始化优化器

DE 类是使用的核心，初始化参数说明：

参数	类型	描述	默认值
func	函数	适应度函数，输入为个体向量，返回标量适应度值	必需
dim	整数	问题维度	必需
popsize	整数	种群大小	50
lb	数值/数组	变量下界，单个值表示所有维度同一下界	0
up	数值/数组	变量上界，单个值表示所有维度同一上界	1
f1	浮点数	变异因子1	0.9
f2	浮点数	变异因子2	0.1
cr	浮点数	交叉概率 (0-1)	0.9
maxiter	整数	最大迭代次数	100
log	布尔值	是否打印迭代日志	False
dtype	numpy类型	数值类型	np.float64

2. 执行优化

调用 optimize() 方法启动优化过程：

best_position, best_fitness = de.optimize()

• best_position: 找到的最优解向量
• best_fitness: 最优解对应的适应度值

3. 重置参数（可选）

如果需要调整参数并重新优化，可以使用 reset() 方法：

# 调整参数并重置
de.reset(maxiter=2000, cr=0.8)
# 再次优化
new_best_pos, new_best_fit = de.optimize()

reset() 支持调整所有初始化时的参数，并且会智能处理种群的更新。

算法原理

差分进化算法是一种基于群体的随机优化方法，主要步骤包括：

1. 初始化：随机生成初始种群
2. 变异：通过差分策略生成变异向量

   变异向量 = r1 + f1*(r2 - r3) + f2*(best - r1)
   其中r1, r2, r3是随机选择的不同个体，best是当前最优个体
   

3. 交叉：将目标向量与变异向量进行交叉操作生成试验向量
4. 选择：比较试验向量和目标向量的适应度，保留较优者

模块说明

Walide 采用模块化设计，各组件功能清晰：

• generator.py: 种群生成模块，负责创建初始种群
• mutate.py: 变异模块，实现变异操作
• crossover.py: 交叉模块，实现交叉操作并处理边界约束
• selection.py: 选择模块，基于适应度选择下一代个体
• fitness.py: 适应度评估模块，管理适应度函数
• de.py: 算法主类，协调各模块完成优化过程

所有计算密集型函数均使用 Numba 进行了即时编译（JIT），以提高运行效率。

注意事项

1. 适应度函数应返回标量值，且越小表示解越优（最小化问题）
2. 对于最大化问题，可在适应度函数中返回负值
3. 边界参数 lb 和 up 可以是单个值（所有维度相同）或与维度长度相同的数组（各维度不同）
4. 算法性能受参数 f1, f2 和 cr 影响，可根据具体问题调整

示例：多维度不同边界的优化

import numpy as np
from walide.de import DE

# 定义适应度函数
def ackley(x):
    a = 20
    b = 0.2
    c = 2 * np.pi
    sum1 = np.sum(x**2)
    sum2 = np.sum(np.cos(c * x))
    n = len(x)
    term1 = -a * np.exp(-b * np.sqrt(sum1 / n))
    term2 = -np.exp(sum2 / n)
    return term1 + term2 + a + np.exp(1)

# 定义各维度不同的边界
lb = [-32.768] * 10  # 10维问题，所有维度下界都是-32.768
up = [32.768] * 10   # 10维问题，所有维度上界都是32.768

# 创建优化器
de = DE(
    func=ackley,
    dim=10,
    popsize=100,
    lb=lb,
    up=up,
    f1=0.8,
    f2=0.2,
    cr=0.9,
    maxiter=2000,
    log=True
)

# 优化
best_pos, best_fit = de.optimize()
print(f"最优适应度: {best_fit:.6f}")

许可证

MIT