差分进化算法的matlab代码
时间: 2023-11-12 20:06:51 浏览: 31
以下是一个简单的差分进化算法的MATLAB代码示例:
```matlab
% 差分进化算法
% 目标函数 f(x) = x^2 + 3x - 4
% 设置参数
pop_size = 50; % 种群大小
gen_num = 100; % 迭代次数
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.8; % 交叉概率
% 初始化种群
pop = randi([-100, 100], pop_size, 1);
% 迭代
for i = 1:gen_num
% 计算适应度
fitness = pop.^2 + 3.*pop - 4;
% 选择父代
[parent, idx] = datasample(pop, 3, 'Replace', false, 'Weights', fitness);
% 变异
mutant = parent(1) + F.*(parent(2) - parent(3));
% 交叉
child = zeros(size(pop));
for j = 1:pop_size
if rand() <= CR
child(j) = mutant(j);
else
child(j) = pop(j);
end
end
% 选择
child_fitness = child.^2 + 3.*child - 4;
for j = 1:pop_size
if child_fitness(j) <= fitness(j)
pop(j) = child(j);
end
end
end
% 输出结果
[best_fitness, best_idx] = min(pop.^2 + 3.*pop - 4);
fprintf('最优解: %f\n', pop(best_idx));
```
以上代码演示了如何使用差分进化算法来求解函数 $f(x) = x^2 + 3x - 4$ 的最小值。代码中使用了基本的差分进化算法流程,包括初始化种群、计算适应度、选择父代、变异、交叉和选择等步骤。在每次迭代中,根据当前种群的适应度情况,更新种群中的个体。最终输出最优解。