DE算法用于马尔科夫链抽样 matlab举例

以下是一个使用DE算法进行马尔科夫链抽样的MATLAB代码示例：

% 定义目标分布的概率密度函数
target_pdf = @(x) exp(-x.^2/2) .* (abs(x) <= 4);

% 设置DE算法的参数
n_pop = 100;  % 种群大小
n_gen = 100;  % 迭代次数
f = 0.8;      % 缩放系数
cr = 0.9;     % 交叉概率

% 初始化DE算法的种群
pop = randn(n_pop, 1) * 2;  % 随机初始化，范围为[-4, 4]

% 进行DE算法的迭代
for i = 1:n_gen
    % 选择三个不同的个体
    idx = randperm(n_pop, 3);
    a = pop(idx(1));
    b = pop(idx(2));
    c = pop(idx(3));
    
    % 生成新个体
    u = a + f*(b-c);
    u = max(min(u, 4), -4);  % 确保新个体在合法范围内
    
    % 交叉操作
    mask = rand(n_pop, 1) < cr;
    v = pop;
    v(mask) = u(mask);
    
    % 评估个体适应度并选择
    fitness = target_pdf(pop);
    new_fitness = target_pdf(v);
    better = new_fitness > fitness;
    pop(better) = v(better);
end

% 输出抽样结果
samples = pop;
disp(['Mean: ', num2str(mean(samples))]);
disp(['Std: ', num2str(std(samples))]);

该代码使用DE算法生成一个种群，并利用目标分布的概率密度函数评估个体的适应度。每次迭代时，选择三个不同的个体进行变异操作，生成新个体。然后根据交叉概率，将新个体与原个体进行交叉，得到一组新的种群。最后，根据个体适应度进行选择，更新种群。最终输出抽样结果的均值和标准差。