反向学习差分进化算法matlab

反向学习差分进化算法（Reverse Learning Differential Evolution，RLDE）是DE算法的一种改进版本，它在DE算法的基础上增加了反向学习机制，以提高算法的全局搜索能力。下面是一个基于Matlab的RLDE算法实现示例：

% 参数设置
NP = 50; % 种群大小
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率
max_iter = 100; % 最大迭代次数
dim = 30; % 变量维度
L = 2; % 反向学习因子
Lmax = 10; % 反向学习因子上限
Lmin = 1; % 反向学习因子下限

% 初始化种群
pop = rand(NP, dim) * 100 - 50;
fitness = zeros(NP, 1);
for i = 1:NP
    fitness(i) = obj_func(pop(i, :)); % 计算适应值
end

% 迭代优化
for iter = 1:max_iter
    for i = 1:NP
        % 选择三个不同个体
        r1 = randi(NP);
        r2 = randi(NP);
        r3 = randi(NP);
        while r2 == r1 || r2 == i
            r2 = randi(NP);
        end
        while r3 == r1 || r3 == r2 || r3 == i
            r3 = randi(NP);
        end
        
        % 生成新个体
        v = pop(r1, :) + F * (pop(r2, :) - pop(r3, :));
        v = max(v, -50); % 限制范围
        v = min(v, 50);
        
        % 反向学习
        if rand < L / Lmax && iter > 1
            v = pop(i, :) + L * (pop(i, :) - pop(old_i, :));
            v = max(v, -50);
            v = min(v, 50);
        end
        
        % 交叉操作
        j_rand = randi(dim);
        u = pop(i, :);
        for j = 1:dim
            if rand < CR || j == j_rand
                u(j) = v(j);
            end
        end
        
        % 计算适应值
        fitness_u = obj_func(u);
        
        % 更新种群
        if fitness_u <= fitness(i)
            pop(i, :) = u;
            fitness(i) = fitness_u;
        end
    end
    
    % 更新反向学习因子
    L = L - (Lmax - Lmin) / max_iter;
    L = max(L, Lmin);
    
    % 记录上一代最优个体
    [~, old_i] = min(fitness);
end

% 输出最优解
[~, i_min] = min(fitness);
x_min = pop(i_min, :);
f_min = obj_func(x_min);
fprintf('最优解：\n');
disp(x_min);
fprintf('最优函数值：\n');
disp(f_min);

其中，`obj_func`代表目标函数，需要根据具体问题进行定义。在RLDE算法中，反向学习因子`L`随着迭代次数的增加而减小，以实现逐渐降低反向学习概率的效果。