精英反向学习差分进化算法matlab

精英反向学习差分进化算法（Elite Opposition-Based Learning Differential Evolution，EOBLDE）是一种基于差分进化算法（Differential Evolution，DE）的优化算法，它具有更高的收敛速度和更好的全局搜索能力。EOBLDE算法通过引入“精英”个体和“反向”操作来提高算法的探索能力和收敛速度。

MATLAB是一种常用的数学软件，可以用于编写和运行EOBLDE算法的代码。下面是一个使用MATLAB实现EOBLDE算法的示例代码：

function [x, fval] = EOBLDE(fitnessfcn, lb, ub, dim, popsize, maxgen, F, CR, elite_rate, opp_rate)
% fitnessfcn: 适应度函数
% lb, ub: 参数的上下界
% dim: 参数维度
% popsize: 种群大小
% maxgen: 最大迭代次数
% F, CR: 差分进化算法的参数
% elite_rate, opp_rate: 精英和反向操作的比例

% 初始化种群
pop = lb + rand(popsize, dim).*(ub-lb);
% 计算适应度
fitness = feval(fitnessfcn, pop);
% 记录最佳个体和适应度
[bestfit, bestidx] = min(fitness);
bestind = pop(bestidx,:);
% 迭代
for i = 1:maxgen
    % 精英操作
    elite_num = round(elite_rate*popsize);
    [sorted_fit, sorted_idx] = sort(fitness);
    elite_pop = pop(sorted_idx(1:elite_num), :);
    % 反向操作
    opp_num = round(opp_rate*popsize);
    opp_pop = opperation(pop, opp_num);
    % 差分进化算子
    for j = 1:popsize
        % 随机选择三个不同的个体
        idxs = randperm(popsize, 3);
        while any(idxs==j)
            idxs = randperm(popsize, 3);
        end
        a = pop(idxs(1),:);
        b = pop(idxs(2),:);
        c = pop(idxs(3),:);
        % 差分变异
        v = a + F.*(b-c);
        v = max(min(v, ub), lb);
        % 交叉
        mask = rand(1, dim) <= CR;
        u(mask) = v(mask);
        u(~mask) = pop(j,~mask);
        % 选择
        newfit = feval(fitnessfcn, u);
        if newfit < fitness(j)
            pop(j,:) = u;
            fitness(j) = newfit;
        end
    end
    % 更新最佳个体和适应度
    [newbestfit, newbestidx] = min(fitness);
    if newbestfit < bestfit
        bestfit = newbestfit;
        bestind = pop(newbestidx,:);
    end
end
x = bestind;
fval = bestfit;
end

% 反向操作函数
function opp_pop = opperation(pop, opp_num)
    popsize = size(pop, 1);
    dim = size(pop, 2);
    % 计算种群中心
    center = mean(pop, 1);
    % 计算每个个体与种群中心的距离
    dist = sqrt(sum((pop-repmat(center, popsize, 1)).^2, 2));
    % 按距离从大到小排序
    [~, idx] = sort(dist, 'descend');
    % 反向操作
    opp_pop = repmat(center, opp_num, 1) - pop(idx(1:opp_num),:);
    opp_pop = max(min(opp_pop, 1), -1);
end

上面的代码实现了EOBLDE算法，并且包含了精英和反向操作。你可以根据自己的需求进行修改和优化。