差分进化算法工程应用matlab代码

以下是一个简单的差分进化算法的Matlab代码示例，用于求解函数 f(x) = x^2 的最小值：

% 差分进化算法求解函数 f(x) = x^2 的最小值
clc;
clear;
close all;

% 初始化参数
popsize = 50; % 种群大小
maxgen = 100; % 最大迭代次数
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率

% 随机生成初始种群
pop = 10 * rand(popsize, 1) - 5;

% 迭代
for i = 1 : maxgen
    % 变异操作
    for j = 1 : popsize
        r = randperm(popsize, 3);
        v(j) = pop(r(1)) + F * (pop(r(2)) - pop(r(3)));
    end
    
    % 交叉操作
    for j = 1 : popsize
        if rand < CR
            u(j) = v(j);
        else
            u(j) = pop(j);
        end
    end
    
    % 选择操作
    for j = 1 : popsize
        if u(j)^2 < pop(j)^2
            pop(j) = u(j);
        end
    end
    
    % 记录最优解
    [fmin, index] = min(pop.^2);
    xbest(i) = pop(index);
    fbest(i) = fmin;
end

% 结果可视化
plot(1 : maxgen, fbest);
xlabel('迭代次数');
ylabel('最优解');
title('差分进化算法求解函数 f(x) = x^2 的最小值');

这段代码中，初始化了一些参数，包括种群大小、最大迭代次数、缩放因子和交叉概率等。然后随机生成初始种群，进入迭代过程。在每次迭代中，根据差分进化算法的基本步骤进行变异、交叉和选择操作，最后记录最优解并进行可视化。这个代码示例比较简单，但是可以作为差分进化算法在Matlab中的基础应用。