写一个遗传算法和模拟退火算法结合的案例代码
时间: 2024-03-22 21:40:30 浏览: 15
以下是一个使用遗传算法和模拟退火算法结合的优化问题的案例代码。假设我们要寻找函数 $f(x,y) = x^2+y^2$ 的最小值,其中 $x,y \in [-10, 10]$。我们将使用遗传算法和模拟退火算法来解决这个问题。
```matlab
% 定义目标函数
fitness_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
% 定义变量边界
lb = [-10,-10];
ub = [10,10];
% 定义遗传算法参数
ga_options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'CrossoverFcn', @crossover, 'MutationFcn', @mutation);
% 定义模拟退火算法参数
sa_options = saoptimset('AnnealingFcn', @annealing, 'InitialTemperature', 100, 'MaxIter', 100, 'TolFun', 1e-6);
% 运行遗传算法
[x_ga, fval_ga] = ga(fitness_func, 2, [], [], [], [], lb, ub, [], ga_options);
% 运行模拟退火算法
[x_sa, fval_sa] = simulannealbnd(fitness_func, [0,0], lb, ub, sa_options);
% 自定义交叉函数
function children = crossover(parents, ~, ~, ~, ~, ~)
parent1 = parents(1,:);
parent2 = parents(2,:);
alpha = rand();
child1 = alpha*parent1 + (1-alpha)*parent2;
child2 = alpha*parent2 + (1-alpha)*parent1;
children = [child1; child2];
end
% 自定义变异函数
function mutated_children = mutation(parents, ~, ~, ~, ~, ~)
sigma = 0.1;
mutated_children = parents + sigma*randn(size(parents));
end
% 自定义模拟退火函数
function state = annealing(~, state)
sigma = state.Temperature/10;
state.x = state.x + sigma*randn(size(state.x));
end
```
在上述代码中,我们首先定义了目标函数 $f(x,y) = x^2+y^2$,并定义了变量边界为 $[-10,10]$。然后,我们分别定义了遗传算法和模拟退火算法的参数,其中遗传算法中的交叉和变异函数都是自定义的。在模拟退火算法中,我们使用了一个自定义的退火函数,其中我们按照一定的概率随机扰动解。
最后,我们通过调用 ga 函数和 simulannealbnd 函数分别运行遗传算法和模拟退火算法,并得到了最优解及其对应的目标函数值。
需要注意的是,遗传算法和模拟退火算法的参数可能需要根据具体问题进行调整,以获得更好的优化结果。