差分进化抽样 matlab举例
时间: 2023-10-08 17:08:05 浏览: 43
以下是一些使用差分进化抽样算法的 MATLAB 代码示例:
1. 使用差分进化抽样算法求解目标函数的最优值:
```matlab
% 定义目标函数
fun = @(x) sum(x.^2);
% 定义差分进化抽样算法的参数
nvars = 10; % 变量个数
lb = -10*ones(1,nvars); % 变量下界
ub = 10*ones(1,nvars); % 变量上界
options = optimoptions('differentialEvolution', 'PopulationSize', 50, 'MaxGenerations', 100);
% 使用差分进化抽样算法求解最优解
[x, fval] = differentialEvolution(fun, lb, ub, options);
% 输出结果
disp(['最优解:', num2str(x)]);
disp(['最优值:', num2str(fval)]);
```
2. 使用差分进化抽样算法求解约束优化问题:
```matlab
% 定义目标函数和约束条件
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
nonlcon = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 1; x(1) + x(2) - 2];
% 定义差分进化抽样算法的参数
nvars = 2; % 变量个数
lb = -10*ones(1,nvars); % 变量下界
ub = 10*ones(1,nvars); % 变量上界
options = optimoptions('differentialEvolution', 'PopulationSize', 50, 'MaxGenerations', 100);
% 使用差分进化抽样算法求解最优解
[x, fval] = differentialEvolution(fun, lb, ub, nonlcon, options);
% 输出结果
disp(['最优解:', num2str(x)]);
disp(['最优值:', num2str(fval)]);
```
3. 使用差分进化抽样算法进行多目标优化:
```matlab
% 定义目标函数和约束条件
fun1 = @(x) x(1)^2;
fun2 = @(x) (x(1)-2)^2 + x(2)^2;
nonlcon = @(x) x(1) + x(2) - 2;
% 定义差分进化抽样算法的参数
nvars = 2; % 变量个数
lb = -10*ones(1,nvars); % 变量下界
ub = 10*ones(1,nvars); % 变量上界
options = optimoptions('differentialEvolution', 'PopulationSize', 50, 'MaxGenerations', 100);
% 使用差分进化抽样算法求解 Pareto 前沿
[x, fval] = differentialEvolutionMulti(fun1, fun2, lb, ub, nonlcon, options);
% 输出 Pareto 前沿
figure;
plot(fval(:,1), fval(:,2), 'o');
xlabel('f1');
ylabel('f2');
title('Pareto 前沿');
```
以上是差分进化抽样算法在 MATLAB 中的一些应用示例。