用matlab实现高斯变异查分进化算法

以下是使用Matlab实现高斯变异查分进化算法的示例代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) sum(x.^2);

% 定义算法参数
N = 50; % 种群数量
D = 10; % 变量维度
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率
T = 1000; % 迭代次数

% 初始化种群
pop = rand(N, D);

% 迭代优化过程
for t = 1:T
    % 变异操作
    v = pop + F * randn(N, D);
    
    % 限制变异个体范围
    v(v < -100) = -100;
    v(v > 100) = 100;
    
    % 交叉操作
    u = zeros(N, D);
    for i = 1:N
        jrand = randi(D);
        for j = 1:D
            if rand() <= CR || j == jrand
                u(i,j) = v(i,j);
            else
                u(i,j) = pop(i,j);
            end
        end
    end
    
    % 查分进化策略
    for i = 1:N
        jrand = randi(N);
        while jrand == i
            jrand = randi(N);
        end
        krand = randi(D);
        for j = 1:D
            if rand() <= CR || j == krand
                u(i,j) = pop(jrand,j);
            end
        end
    end
    
    % 评估适应度
    fpop = fun(pop);
    fu = fun(u);
    
    % 更新种群
    for i = 1:N
        if fu(i) <= fpop(i)
            pop(i,:) = u(i,:);
        end
    end
end

% 输出最优解
[minf, idx] = min(fpop);
xopt = pop(idx,:);
fprintf('最优解：x=%s, f(x)=%f\n', mat2str(xopt), minf);

这段代码中，我们首先定义了一个目标函数，然后设置了算法的参数，包括种群数量、变量维度、缩放因子、交叉概率和迭代次数。接着，我们初始化了种群，并在每次迭代中进行变异、交叉和查分进化操作，最后通过比较个体的适应度来更新种群。最终，我们输出了找到的最优解。需要注意的是，这段代码中的目标函数是一个简单的二次函数，实际问题中需要根据具体情况进行修改。