双倍体遗传算法MATLAB编程代码

双倍体遗传算法（Differential Evolution Algorithm，DEA），是一种基于种群的全局优化搜索算法，它模仿自然选择过程中的双倍体生殖模式。MATLAB作为一款强大的数学计算和图形化编程环境，非常适合用于遗传算法的实现。

以下是简单的DEA在MATLAB中的基础框架：

% 初始化参数
popSize = 100; % 种群大小
solutionDim = 10; % 求解维度
F = 0.8; % 遗传算子的变异指数
CR = 0.9; % Crossover概率
maxGen = 100; % 最大迭代代数

% 初始化种群
pop = rand(popSize, solutionDim);

% 主循环
for gen = 1:maxGen
    % 拷贝当前种群
    offspring = pop;
    
    % 差分算子部分
    for i = 1:popSize-2
        idx1 = randi(popSize, 1);
        idx2 = randi(popSize, 1);
        if idx2 >= idx1 + 2
            idx2 = idx2 - 2;
        end
        a = pop(idx1,:);
        b = pop(idx2,:);
        mutant = a + F * (b - a);
        
        % 突变和交叉
        trial = crossover(mutant, pop(i,:), CR);
        if fitness(trial) > fitness(pop(i,:))
            pop(i,:) = trial;
        end
    end
    
    % 更新最佳解
    [bestSolution, bestFitness] = maxfitness(pop);
    
    % 显示进度
    disp(['Generation ' num2str(gen) ', Best Fitness: ' num2str(bestFitness)]);
end

% 函数 fitness 用于评估个体适应度
function fit = fitness(solution)
    % 这里填写你的适应度函数实现
end

% 函数 crossover 用于二点交叉
function trial = crossover(mutant, parent, CR)
    r = rand(size(parent));
    trial = parent .* (1.0 .< r) + mutant .* (r .<= CR);
end

% 函数 maxfitness 返回当前种群中的最优解及其适应值
function [bestSolution, bestFitness] = maxfitness(pop)
    bestFitness = min(min(pop)); % 对于最大化问题，最小值即最大适应值
    for i = 1:size(pop,1)
        if fitness(pop(i,:)) > bestFitness
            bestSolution = pop(i,:);
        end
    end
end

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能需要根据具体的优化问题进行调整，并添加合适的初始化策略、边界处理以及适应度函数。