给我混合NM单纯形差分进化算法的matlab代码

混合非支配排序（NSGA-II）和差分进化（DE）算法是一种常用的多目标优化方法，它结合了非劣解优先选择策略和DE的搜索机制。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于混合NSGA-II和DE进行单目标优化，但请注意实际应用到多目标优化时需要更复杂的编码和适应度函数：

% 导入所需库
addpath('deopt'); % 假设deopt文件夹包含DE工具箱

function [x, f] = hybrid_DE_NM(fitness_func, lb, ub, pop_size, iter_num, crossover_prob, mutation_prob)
    % 初始化
    de_pop = create_population(pop_size, lb, ub); % 创建DE种群
    nsga_pop = de_pop; % 初始NSGA-II种群
    
    for i = 1:iter_num
        % 差分进化步骤
        de_pop = de_update(de_pop, fitness_func, crossover_prob, mutation_prob);
        
        % NSGA-II选择操作
        crowding_distance = calculate_crowding_distance(nsga_pop, fitness_func);
        nsga_pop = non_dominance_sort_and_selection(de_pop, crowding_distance);
        
        % 结合两个种群
        combined_pop = [nsga_pop; de_pop];
        
        % 保留最好的部分作为新迭代的种群
        if i == 1 || compare_fitness(combined_pop(end,:), de_pop(1,:)) < 0
            de_pop = combined_pop;
        end
    end
    
    % 最后的解
    x = de_pop(end,:);
    f = fitness_func(x);
end

% 辅助函数
function pop = create_population(size, lb, ub)
    pop = rand(size, 1) * (ub - lb) + lb;
end

% ...其他辅助函数和比较适应度的函数省略...

% 使用示例：
fitness_func = @(x) -x; % 假设这是一个简单的负目标函数
lb = [-5; -5]; % 下界
ub = [5; 5]; % 上界
[best_x, best_f] = hybrid_DE_NM(fitness_func, lb, ub, 50, 100, 0.7, 0.5);