差分进化算法 matlab代码测试函数

差分进化算法是一种跨越搜索空间的优化方法，用于解决复杂的基于优化目标的问题。在MATLAB中，可以使用以下代码来实现差分进化算法的测试函数。

首先，需要定义目标函数，这是差分进化算法的优化目标。以下是一个简单的目标函数示例：

function y = test_func(x)
    y = sum(x.^2);

接下来，使用MATLAB创建差分进化算法的实现。以下是一个简单的实现示例：

function [best_sol, best_val] = differential_evolution(func, N, D, Lb, Ub, max_gen, F, CR)
    % 初始化种群
    pop = Lb + rand(N, D) .* (Ub - Lb);
    
    % 计算初始种群的适应度
    fitness = feval(func, pop);
    
    % 选择最优解
    [best_val, best_idx] = min(fitness);
    best_sol = pop(best_idx, :);
    
    % 差分进化算法的迭代过程
    for gen = 1:max_gen
        for i = 1:N
            % 选择3个不同的个体
            rand_idx = randperm(N, 3);
            idx_1 = rand_idx(1);
            idx_2 = rand_idx(2);
            idx_3 = rand_idx(3);
            
            % 生成新个体
            trial_sol = pop(idx_1, :) + F .* (pop(idx_2, :) - pop(idx_3, :));
            
            % 防止新个体越界
            trial_sol(trial_sol < Lb) = Lb(trial_sol < Lb);
            trial_sol(trial_sol > Ub) = Ub(trial_sol > Ub);
            
            % 计算新个体的适应度
            trial_val = feval(func, trial_sol);
            
            % 更新种群
            if trial_val < fitness(i)
                pop(i, :) = trial_sol;
                fitness(i) = trial_val;
                
                % 更新最优解
                if trial_val < best_val
                    best_val = trial_val;
                    best_sol = trial_sol;
                end
            end
        end
    end
end

使用上述代码，可以调用差分进化算法的`differential_evolution`函数来解决特定的优化问题。请注意，参数`func`应为目标函数的函数句柄，`N`是种群大小，`D`是问题的维度，`Lb`和`Ub`是变量的上下界限，`max_gen`是最大迭代次数，`F`是缩放因子，`CR`是交叉概率。

例如，要解决上述示例的目标函数，可以使用以下代码：

func = @test_func; % 目标函数
N = 50; % 种群大小
D = 2; % 变量的维度
Lb = [-100, -100]; % 变量的下界限
Ub = [100, 100]; % 变量的上界限
max_gen = 100; % 最大迭代次数
F = 0.8; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率

[best_sol, best_val] = differential_evolution(func, N, D, Lb, Ub, max_gen, F, CR);
disp(best_sol);
disp(best_val);

以上是一个简单的差分进化算法测试函数的MATLAB代码。实际上，根据问题的不同，可能需要进行适当的调整和优化。