矩阵进化算法matlab

矩阵进化算法（Matrix Evolutionary Algorithm，MEA）是一种基于矩阵运算的进化算法。它主要用于解决优化问题，包括函数优化、组合优化和约束优化等。与其他进化算法相比，MEA具有较快的收敛速度和较好的全局搜索能力。

下面是一个使用MATLAB实现MEA的示例代码：

function [bestSolution, bestFitness] = mea(popSize, maxGen, dim, lb, ub, func)
% MEA - Matrix Evolutionary Algorithm
% popSize: 种群大小
% maxGen: 最大迭代次数
% dim: 变量维数
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% func: 评价函数

% 初始化种群
pop = lb + (ub - lb) .* rand(popSize, dim);
fitness = feval(func, pop);

% 记录最优解和最优适应度
[bestFitness, index] = min(fitness);
bestSolution = pop(index, :);

% 迭代
for i = 1 : maxGen
    % 生成新种群
    newPop = zeros(popSize, dim);
    for j = 1 : popSize
        % 随机选择两个个体
        r1 = randi(popSize);
        r2 = randi(popSize);
        % 生成新个体
        newPop(j, :) = pop(r1, :) + rand(1, dim) .* (pop(r2, :) - pop(r1, :));
        % 边界处理
        newPop(j, :) = min(max(newPop(j, :), lb), ub);
    end
    
    % 计算新种群适应度
    newFitness = feval(func, newPop);
    
    % 更新种群
    for j = 1 : popSize
        if newFitness(j) < fitness(j)
            pop(j, :) = newPop(j, :);
            fitness(j) = newFitness(j);
        end
    end
    
    % 更新最优解和最优适应度
    [newBestFitness, index] = min(fitness);
    if newBestFitness < bestFitness
        bestFitness = newBestFitness;
        bestSolution = pop(index, :);
    end
    
    % 输出迭代信息
    fprintf('Iteration %d: Best Fitness = %f\n', i, bestFitness);
end
end

在使用该代码时，需要自己定义评价函数func，该函数的输入是一个popSize行dim列的矩阵，表示popSize个dim维向量，输出是一个长度为popSize的向量，表示每个向量的适应度。具体实现方式可以根据具体问题进行调整。

调用示例：

popSize = 50;
maxGen = 100;
dim = 10;
lb = -10;
ub = 10;
func = @sphere;
[bestSolution, bestFitness] = mea(popSize, maxGen, dim, lb, ub, func);

function y = sphere(x)
% 球面函数
y = sum(x .^ 2, 2);
end

该示例使用MEA求解了一个10维的球面函数的最小值。