给我混合单纯形差分进化matlab代码

混合单纯形差分进化（Hybrid Simulated Annealing - Differential Evolution, HSADe）是一种优化算法，结合了模拟退火（SA）和差分进化（DE）的优点，用于解决复杂的寻优问题。以下是基本的HSADe算法在MATLAB中的简单示例，注意这只是一个简化版本，实际应用可能需要根据具体问题调整参数：

% 初始化函数
function [fitness, solution] = yourObjectiveFunction(x)
    % 定义你的目标函数，这里假设x是一个一维向量
    fitness = ...; % 替换为你的函数计算公式
    solution = x;
end

% 混合单纯形差分进化算法
options = optimoptions('differentialevolution', 'PopulationSize', 50, 'F', 0.8, 'CR', 0.9); % 设置DE选项
options.SimulatedAnnealing = struct('Temperature', 1, 'InitialTemperature', 100, 'Alpha', 0.99); % 设置SA选项

% 软启动温度
T = options.SimulatedAnnealing.InitialTemperature;

while T > 1
    % 差分进化步骤
    pop = differentialEvolution(@yourObjectiveFunction, [], [], [], options);
    
    % 模拟退火接受新解
    newFit = yourObjectiveFunction(pop(1).X); % 计算新解的适应值
    oldFit = yourObjectiveFunction(pop.Fitness); % 当前最优点的适应值
    
    if rand < exp((newFit - oldFit) / T)
        pop.Fitness = newFit; % 更新全局最优解
    end
    
    % 温度衰减
    T = T * options.SimulatedAnnealing.Alpha;
end

% 最终全局最优解
solution = pop.X;
fitness = pop.Fitness;

%