混合对立学习和自适应的差分进化算法matlab
时间: 2023-11-02 16:00:09 浏览: 55
混合对立学习和自适应的差分进化算法是一种优化算法,可以用于解决各种优化问题。MATLAB是一个强大的数值计算软件,可以用于实现该算法。
以下是一个MATLAB代码示例:
```matlab
function [x, fval] = haDE(fitnessfcn,nvars,lb,ub,options)
%混合对立学习和自适应的差分进化算法
% fitnessfcn: 目标函数句柄
% nvars: 变量个数
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% options: 优化选项
% 初始化参数
popSize = 50; % 种群大小
F = 0.8; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率
maxGen = 100; % 最大迭代次数
p = 0.1; % 对立学习概率
p_opp = 0.5; % 对立学习概率的初始值
p_min = 0.01; % 最小对立学习概率
p_step = (p_opp - p_min) / maxGen; % 对立学习概率步长
% 初始化种群
pop = lb + (ub - lb) .* rand(popSize, nvars);
% 计算初始适应度
fitness = feval(fitnessfcn, pop);
% 迭代
for gen = 1:maxGen
% 对立学习
if rand < p_opp
oppPop = lb + (ub - lb) .* rand(popSize, nvars);
oppFitness = feval(fitnessfcn, oppPop);
oppIndex = oppFitness < fitness;
pop(oppIndex, :) = oppPop(oppIndex, :);
fitness(oppIndex) = oppFitness(oppIndex);
end
% 差分进化
for i = 1:popSize
% 随机选择三个个体
r = randperm(popSize, 3);
% 差分向量
v = pop(r(1), :) + F * (pop(r(2), :) - pop(r(3), :));
% 交叉
jRand = randi(nvars);
t = rand(1, nvars) < CR | 1:nvars == jRand;
u = t .* v + (1 - t) .* pop(i, :);
% 选择
if feval(fitnessfcn, u) < fitness(i)
pop(i, :) = u;
fitness(i) = feval(fitnessfcn, u);
end
end
% 更新对立学习概率
p_opp = max(p_opp - p_step, p_min);
end
% 返回最优解和最优适应度
[fval, index] = min(fitness);
x = pop(index, :);
end
```
使用该算法求解优化问题的方法如下:
```matlab
% 目标函数
fitnessfcn = @(x) sum(x.^2);
% 变量个数
nvars = 10;
% 变量下界和上界
lb = -ones(1, nvars);
ub = ones(1, nvars);
% 优化选项
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'off');
% 求解
[x, fval] = haDE(fitnessfcn, nvars, lb, ub, options);
```
需要注意的是,该算法需要对目标函数进行调整,使其满足对立学习的要求。具体实现可以参考论文《A Hybrid Opposite-based Learning and Adaptive Differential Evolution Algorithm for Numerical Optimization》(DOI: 10.1016/j.eswa.2019.04.045)。