黄金正弦差分进化算法matlab

黄金正弦差分进化算法（Golden Sinusoidal Differential Evolution Algorithm，GSD-EA）是一种全局优化算法，它将正弦函数和黄金分割比例应用于差分进化算法中，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。

以下是使用MATLAB编写的GSD-EA算法的示例代码：

% GSD-EA算法
% 目标函数：f(x) = x^2*sin(5*pi*x)^6
% 变量范围：x∈[-5,5]
% 种群大小：pop_size=50
% 最大迭代代数：max_iter=200
% 变异因子：F=0.5
% 交叉概率：CR=0.9
% 正弦函数参数：A=1.5, w=2*pi/5
% 黄金分割比例：phi=(sqrt(5)-1)/2

clc;
clear;

% 初始化参数
pop_size = 50;      % 种群大小
max_iter = 200;     % 最大迭代代数
F = 0.5;            % 变异因子
CR = 0.9;           % 交叉概率
A = 1.5;            % 正弦函数参数
w = 2*pi/5;         % 正弦函数参数
phi = (sqrt(5)-1)/2;% 黄金分割比例

% 初始化种群
pop = unifrnd(-5,5,pop_size,1);

% 迭代寻优
for iter = 1:max_iter
    % 变异
    for i = 1:pop_size
        r1 = randi(pop_size);
        r2 = randi(pop_size);
        r3 = randi(pop_size);
        while r1 == i || r2 == i || r3 == i || r1 == r2 || r1 == r3 || r2 == r3
            r1 = randi(pop_size);
            r2 = randi(pop_size);
            r3 = randi(pop_size);
        end
        v(i) = pop(r1) + F*(pop(r2)-pop(r3));
    end

    % 交叉
    for i = 1:pop_size
        j_rand = randi(1,length(v));
        for j = 1:length(v)
            if j == j_rand || rand < CR
                u(i,j) = v(i,j);
            else
                u(i,j) = pop(i,j);
            end
        end
    end

    % 选择
    for i = 1:pop_size
        if feval('objfun',u(i,:)) <= feval('objfun',pop(i,:))
            pop(i,:) = u(i,:);
        end
    end

    % 正弦函数和黄金分割比例
    t = iter/max_iter;
    A_t = A*sin(w*t);
    phi_t = phi + (1-phi)*t;

    % 全局搜索
    for i = 1:pop_size
        r1 = randi(pop_size);
        r2 = randi(pop_size);
        while r1 == i || r2 == i || r1 == r2
            r1 = randi(pop_size);
            r2 = randi(pop_size);
        end
        x1 = pop(r1,:);
        x2 = pop(r2,:);
        x3 = A_t*sin(2*pi*phi_t*i) + (1-A_t)*mean(pop);
        if feval('objfun',x3) < feval('objfun',pop(i,:))
            pop(i,:) = x3;
        end
    end

    % 输出当前迭代数和最优解
    [fmin,index] = min(feval('objfun',pop));
    fprintf('Iteration=%d, fmin=%g\n', iter, fmin);
end

% 目标函数
function y = objfun(x)
    y = x.^2.*sin(5*pi*x).^6;
end

运行该代码可以得到GSD-EA算法的最优解和最优值。需要注意的是，由于GSD-EA算法是一种全局优化算法，因此它可能需要更多的迭代次数才能达到最优解。