用matlab写一个参数自适应差分进化算法
时间: 2023-11-29 11:58:22 浏览: 43
差分进化算法(Differential Evolution,DE)是一种基于群体智能的优化算法,广泛应用于多维非线性优化问题。参数自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution,Adaptive DE)是一种DE的变种,它通过自适应地调整DE算法中的控制参数,以实现更好的全局搜索性能。
下面是一个用MATLAB实现的基本的参数自适应差分进化算法:
```matlab
function [best_solution, best_fitness] = adaptive_DE(fitness_func, dim, num_pop, max_iter, bounds)
% 参数自适应差分进化算法
% fitness_func: 适应度函数
% dim: 变量数目
% num_pop: 种群大小
% max_iter: 最大迭代次数
% bounds: 变量的取值范围,如 [0, 1; -1, 1; 2, 5]
% 初始化种群
pop = rand(num_pop, dim) .* (bounds(:, 2) - bounds(:, 1)) + bounds(:, 1);
fitness = arrayfun(fitness_func, pop);
% 初始化参数
F = 0.5; % 变异因子
CR = 0.9; % 交叉概率
p = 0.1; % 变异概率
t = 0; % 连续迭代次数
% 迭代
for iter = 1 : max_iter
% 变异
idx_rand = randperm(num_pop, 3);
mutant = pop(idx_rand(1), :) + F * (pop(idx_rand(2), :) - pop(idx_rand(3), :));
mutant = max(min(mutant, bounds(:, 2)'), bounds(:, 1)'); % 越界处理
% 交叉
mask = rand(1, dim) <= CR;
trial = pop(iter, :);
trial(mask) = mutant(mask);
% 选择
trial_fitness = fitness_func(trial);
if trial_fitness < fitness(iter)
fitness(iter) = trial_fitness;
pop(iter, :) = trial;
t = 0;
else
t = t + 1;
end
% 自适应调整参数
if t >= p * num_pop
F = max(0.1, F - 0.1);
CR = max(0.1, CR - 0.1);
elseif t == 0
F = min(0.9, F + 0.1);
CR = min(0.9, CR + 0.1);
end
end
% 返回最优解和最优适应度值
[best_fitness, idx_best] = min(fitness);
best_solution = pop(idx_best, :);
```
可以通过传入不同的适应度函数和参数,来解决不同的优化问题。注意,在实际使用中,为了避免算法早熟,应该根据具体问题调整参数和迭代次数。