matlab 有关MCMC-DREAM_zs算法代码

以下是使用Matlab实现MCMC-DREAM_zs算法的示例代码：

% 设置参数
nChains = 5; % 链的数量
nIterations = 10000; % 迭代次数
burnIn = 5000; % 燃烧期

% 初始化参数
nParameters = 3; % 参数数量
parameters = zeros(nChains, nParameters);
for chain = 1:nChains
    parameters(chain, :) = [1 2 3]; % 初始参数值
end

% 定义目标函数（根据需要修改）
targetFunction = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 + x(3)^2;

% 初始化链的样本存储
chainSamples = zeros(nChains, nIterations - burnIn, nParameters);

% MCMC-DREAM_zs算法主循环
for iteration = 1:nIterations
    for chain = 1:nChains
        % 在当前链上生成候选样本
        candidate = parameters(chain, :) + randn(1, nParameters);
        
        % 计算目标函数值
        currentScore = targetFunction(parameters(chain, :));
        candidateScore = targetFunction(candidate);
        
        % 根据Metropolis-Hastings准则接受或拒绝候选样本
        acceptanceProbability = min(1, exp(currentScore - candidateScore));
        if rand < acceptanceProbability
            parameters(chain, :) = candidate;
        end
        
        % 存储样本（燃烧期之后）
        if iteration > burnIn
            chainSamples(chain, iteration - burnIn, :) = parameters(chain, :);
        end
    end
end

% 输出结果（根据需要修改）
meanParameters = mean(chainSamples, 2);
bestParameters = chainSamples(1, :, :); % 第一个链的样本
bestParameters = reshape(bestParameters, [], nParameters);

上述代码是一个简单的演示，你可以根据自己的需求修改目标函数和参数设置。请确保对代码进行适当的调整和验证，以保证算法的正确性和可靠性。