差分进化混合模拟退火matlab代码

以下是一个简单的差分进化混合模拟退火（DESA）的Matlab代码示例：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义差分进化算法参数
de_opts.F = 0.8;
de_opts.CR = 0.9;
de_opts.NP = 30;
de_opts.itermax = 100;

% 定义模拟退火算法参数
sa_opts.T0 = 100;
sa_opts.Tf = 1e-8;
sa_opts.alpha = 0.99;
sa_opts.itermax = 100;

% 运行DESA算法
[x, fval] = desa(fun, [-10 -10], [10 10], de_opts, sa_opts);

在以上示例中，首先定义了一个目标函数fun，然后定义了差分进化算法和模拟退火算法的参数，最后调用desa函数运行DESA算法，并返回最优解x和最优值fval。其中，[-10 -10]和[10 10]分别表示搜索空间的下限和上限，de_opts和sa_opts分别为差分进化算法和模拟退火算法的参数结构体。

相关问题

差分进化混合模拟退火MATLAB代码

以下是差分进化混合模拟退火的MATLAB代码示例：

% 差分进化混合模拟退火

% 设置参数
n = 10; % 变量个数
N = 50; % 种群大小
F = 0.5; % 变异因子
CR = 0.8; % 交叉概率
T0 = 100; % 初始温度
alpha = 0.99; % 降温系数
T_min = 1e-8; % 终止温度
max_iter = 500; % 最大迭代次数

% 初始化种群
pop = rand(N,n);

% 计算适应度
fitness = zeros(N,1);
for i = 1:N
    fitness(i) = obj_fun(pop(i,:));
end

% 记录最优解和最优适应度
[best_fit, idx] = min(fitness);
best_sol = pop(idx,:);

% 初始化温度
T = T0;

% 迭代优化
iter = 1;
while iter <= max_iter && T >= T_min
    for i = 1:N
        % 选择三个不同的个体
        a = randi(N);
        while a == i
            a = randi(N);
        end
        b = randi(N);
        while b == i || b == a
            b = randi(N);
        end
        c = randi(N);
        while c == i || c == a || c == b
            c = randi(N);
        end
        
        % 变异操作
        v = pop(a,:) + F * (pop(b,:) - pop(c,:));
        
        % 边界处理
        v(v < 0) = 0;
        v(v > 1) = 1;
        
        % 交叉操作
        u = pop(i,:);
        j_rand = randi(n);
        for j = 1:n
            if j == j_rand || rand() < CR
                u(j) = v(j);
            end
        end
        
        % 计算适应度
        fitness_u = obj_fun(u);
        
        % 更新最优解
        if fitness_u < best_fit
            best_fit = fitness_u;
            best_sol = u;
        end
        
        % 模拟退火
        delta_f = fitness_u - fitness(i);
        if delta_f < 0 || rand() < exp(-delta_f / T)
            pop(i,:) = u;
            fitness(i) = fitness_u;
        end
    end
    
    % 降温
    T = alpha * T;
    
    % 输出迭代信息
    fprintf('Iter: %d, Best Fit: %.4f\n', iter, best_fit);
    
    % 更新迭代次数
    iter = iter + 1;
end

差分进化混合模拟退火matlab

差分进化混合模拟退火（DESA）是一种元启发式优化算法，将差分进化算法和模拟退火算法结合起来，以充分利用两种算法的优点，从而提高优化效果。下面是一个简单的DESA的Matlab代码示例：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义差分进化算法参数
de_opts.F = 0.8;
de_opts.CR = 0.9;
de_opts.NP = 30;
de_opts.itermax = 100;

% 定义模拟退火算法参数
sa_opts.T0 = 100;
sa_opts.Tf = 1e-8;
sa_opts.alpha = 0.99;
sa_opts.itermax = 100;

% 运行DESA算法
[x, fval] = desa(fun, [-10 -10], [10 10], de_opts, sa_opts);

在以上示例中，首先定义了一个目标函数fun，然后定义了差分进化算法和模拟退火算法的参数，最后调用desa函数运行DESA算法，并返回最优解x和最优值fval。其中，[-10 -10]和[10 10]分别表示搜索空间的下限和上限，de_opts和sa_opts分别为差分进化算法和模拟退火算法的参数结构体。