精英策略matlab代码

精英策略是一种遗传算法算法，常用于优化问题的求解。下面是一个简单的精英策略的Matlab代码示例：

% 定义问题的目标函数
function f = objective(x)
    f = x^2 + 4*sin(x);
end

% 精英策略函数
function [best_sol, best_fitness] = elite_strategy(population_size, num_generations)
    % 初始化种群
    population = rand(1, population_size);
    
    % 计算每个个体的适应度
    fitness = zeros(1, population_size);
    for i = 1:population_size
        fitness(i) = objective(population(i));
    end
    
    % 记录最优解和最优适应度
    best_sol = population(1);
    best_fitness = fitness(1);
    
    % 迭代进化
    for generation = 1:num_generations
        % 选择精英
        [~, elite_idx] = max(fitness);
        elite_sol = population(elite_idx);
        elite_fitness = fitness(elite_idx);
        
        % 生成新的个体
        new_population = zeros(1, population_size);
        new_fitness = zeros(1, population_size);
        for i = 1:population_size
            % 使用精英的解进行变异
            new_population(i) = elite_sol + randn();
            % 计算新个体的适应度
            new_fitness(i) = objective(new_population(i));
            % 更新最优解和最优适应度
            if new_fitness(i) > best_fitness
                best_sol = new_population(i);
                best_fitness = new_fitness(i);
            end
        end
        
        % 更新种群和适应度
        population = new_population;
        fitness = new_fitness;
    end
end

% 使用示例
population_size = 50;
num_generations = 100;
[best_sol, best_fitness] = elite_strategy(population_size, num_generations);
fprintf('最优解: %f\n', best_sol);
fprintf('最优适应度: %f\n', best_fitness);

该代码中定义了一个目标函数 `objective(x)`，使用精英策略进行优化并返回最优解和最优适应度。首先，代码初始化一个随机种群，并计算每个个体的适应度。然后，进行一定次数的迭代，每次从种群中选择最优个体作为精英，然后对其进行变异生成新的个体，并计算其适应度。最后，更新种群和适应度，直到达到设定的迭代次数，得到最优解和最优适应度。

使用示例中指定了种群大小和迭代次数，运行代码后将会输出最优解和最优适应度。