DESA算法MATLAB代码

以下是一个DESA算法的Matlab代码示例：

function [x, fval] = desa(fun, lb, ub, de_opts, sa_opts)
% 差分进化混合模拟退火算法
% fun: 目标函数句柄
% lb: 变量下限
% ub: 变量上限
% de_opts: 差分进化算法参数结构体
% sa_opts: 模拟退火算法参数结构体
% x: 最优解
% fval: 最优值

% 差分进化算法
[x0, f0] = de(fun, lb, ub, de_opts);

% 模拟退火算法
[x, fval] = sa(fun, x0, f0, lb, ub, sa_opts);

end

function [x, fval] = de(fun, lb, ub, opts)
% 差分进化算法
% fun: 目标函数句柄
% lb: 变量下限
% ub: 变量上限
% opts: 差分进化算法参数结构体
% x: 最优解
% fval: 最优值

% 初始化种群
n = numel(lb);
x = rand(opts.NP, n) .* repmat(ub - lb, opts.NP, 1) + repmat(lb, opts.NP, 1);

% 迭代
for iter = 1:opts.itermax
    % 变异
    v = x + opts.F * (x(randperm(opts.NP, 3), :) - x);
    v = max(min(v, ub), lb);
    
    % 交叉
    cr = unifrnd(0, 1, opts.NP, n) < opts.CR;
    u = cr .* v + (1 - cr) .* x;
    
    % 选择
    f = feval(fun, x');
    fu = feval(fun, u');
    idx = fu < f;
    x(idx, :) = u(idx, :);
    
    % 记录最优解和最优值
    [~, minidx] = min(fu);
    if fu(minidx) < fval
        xbest = u(minidx, :);
        fval = fu(minidx);
    end
end

x = xbest;

end

function [x, fval] = sa(fun, x0, f0, lb, ub, opts)
% 模拟退火算法
% fun: 目标函数句柄
% x0: 差分进化算法得到的初始解
% f0: 差分进化算法得到的初始值
% lb: 变量下限
% ub: 变量上限
% opts: 模拟退火算法参数结构体
% x: 最优解
% fval: 最优值

% 初始化
x = x0;
fval = f0;
T = opts.T0;

% 迭代
for iter = 1:opts.itermax
    % 生成随机扰动
    dx = (ub - lb) .* randn(size(x));
    xnew = x + dx;
    xnew = max(min(xnew, ub), lb);
    
    % 计算新解的目标函数值
    fnew = feval(fun, xnew');
    
    % 判断是否接受新解
    delta = fnew - fval;
    if delta < 0
        % 新解比当前解更优，接受新解
        x = xnew;
        fval = fnew;
    else
        % 按一定概率接受新解
        p = exp(-delta / T);
        if rand < p
            x = xnew;
            fval = fnew;
        end
    end
    
    % 降温
    T = opts.alpha * T;
    if T < opts.Tf
        break;
    end
end

end

在以上代码中，desa函数为差分进化混合模拟退火算法的主函数，其中先使用差分进化算法得到初始解和初始值，然后再使用模拟退火算法进行进一步优化。de函数和sa函数分别为差分进化算法和模拟退火算法的子函数，实现了对应的算法逻辑。