混合对立学习和自适应的差分进化算法matlab
时间: 2023-10-31 13:02:31 浏览: 43
混合对立学习和自适应的差分进化算法是一种优化算法,它结合了对立学习和自适应的差分进化算法的优点。在该算法中,对立学习用于解决多目标优化问题,自适应的差分进化算法用于优化单目标问题。
以下是matlab代码示例:
```matlab
% 定义目标函数
fun = @(x) [x(1)^2+x(2)^2-1, (x(1)-1)^2+x(2)^2-1];
% 定义变量范围
lb = [-5, -5];
ub = [5, 5];
% 定义算法参数
options = optimoptions('gamultiobj', 'PopulationSize', 100, 'MaxGenerations', 200);
% 运行算法
[x, fval] = gamultiobj(fun, 2, [], [], [], [], lb, ub, options);
% 输出结果
disp(x);
disp(fval);
```
在这个例子中,我们定义了一个多目标优化问题,并使用gamultiobj函数运行混合对立学习和自适应的差分进化算法。该函数的第一个参数是目标函数,第二个参数是目标数量,第三个参数是非线性约束条件,第四个参数是线性约束条件,第五个参数是整数约束条件,第六个参数是离散约束条件,第七个和第八个参数分别是变量的下界和上界。在options中,我们定义了算法参数,包括种群大小和最大迭代次数。最后,我们输出了优化结果,包括最优解和最优解对应的目标函数值。
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对立学习差分进化算法matlab
对立学习差分进化算法(Oppositional Learning Differential Evolution,OLDE)是差分进化算法的一种改进算法,它通过引入对立学习的思想,来提高差分进化算法的搜索性能。OLDE算法的主要思想是在差分进化算法的基础上,同时考虑个体的最优解和最劣解,将两者进行对立学习,从而提高了算法的全局搜索能力。
在MATLAB中,可以使用DEOptim函数实现对立学习差分进化算法。DEOptim函数的语法格式如下:
[x,fval,exitflag,output,population,score] = DEoptim(FUN,xmin,xmax,options)
其中,FUN是要优化的目标函数,xmin和xmax是搜索空间的上下限,options是优化选项,x和fval分别是最优解和最优解对应的目标函数值,exitflag是优化结束的标志,output保存了优化过程的信息,population和score分别是最终种群的个体和目标函数值。
需要注意的是,在使用DEOptim函数时,需要将目标函数写成MATLAB函数的形式,并定义好输入和输出。此外,还需要根据实际情况设置好搜索空间的上下限和优化选项。
用matlab写一个对立学习的差分进化算法
以下是一个基于差分进化算法的对立学习的Matlab代码示例:
```matlab
% 参数设置
NP = 50; % 种群大小
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率
max_gen = 100; % 最大迭代次数
dim = 2; % 解向量维度
lb = -10; % 解向量下界
ub = 10; % 解向量上界
pop_x = lb + (ub-lb)*rand(NP,dim); % 随机初始化种群
% 目标函数
fun = @(x) (x(:,1).^2 + x(:,2).^2)/2 - cos(2*pi*x(:,1)).*cos(2*pi*x(:,2))+2;
% 对立学习
for t = 1:max_gen
pop_y = fun(pop_x); % 计算种群适应度
pop_x1 = pop_x; % 备份种群
pop_y1 = pop_y;
for i = 1:NP
% 随机选择两个个体
idx = randperm(NP,2);
x1 = pop_x(idx(1),:);
x2 = pop_x(idx(2),:);
% 产生新个体
v = x1 + F*(x2 - pop_x(i,:));
% 边界处理
v(v<lb) = lb;
v(v>ub) = ub;
% 交叉操作
jrand = randi(dim);
for j = 1:dim
if rand < CR || j == jrand
u(j) = v(j);
else
u(j) = pop_x(i,j);
end
end
% 对立性评价
y = fun(u); % 计算新个体适应度
if y < pop_y(i) % 如果新个体更优
pop_x1(i,:) = u; % 替换原个体
pop_y1(i) = y;
end
end
% 更新种群
pop_x = pop_x1;
pop_y = pop_y1;
% 输出结果
fprintf('第%d代:最优解%f\n',t,min(pop_y));
end
```
在上述代码中,我们首先定义了差分进化算法的参数,包括种群大小、缩放因子、交叉概率、最大迭代次数、解向量维度和上下界等。然后,我们随机初始化了种群,并定义了目标函数。在每一代迭代中,我们首先计算种群适应度,然后进行对立学习。对于每个个体,我们随机选择两个个体,并产生新个体。然后,我们对新个体进行边界处理和交叉操作,并计算新个体的适应度。如果新个体比原个体更优,则替换原个体。最后,我们更新种群,并输出每一代的最优解。