柯西高斯变异策略matlab代码

以下是柯西高斯变异策略的MATLAB代码示例：

% 设置遗传算法参数
options = gaoptimset('MutationFcn', @mutationcauchy);

% 定义适应度函数
fitnessfcn = @(x) your_fitness_function(x);

% 运行遗传算法
[x, fval] = ga(fitnessfcn, nvars, options);

在上述代码中，我们使用了`gaoptimset`函数来设置遗传算法的参数，其中`MutationFcn`参数指定了变异算子为柯西高斯变异策略。然后，我们定义了适应度函数`fitnessfcn`，并使用`ga`函数运行遗传算法，得到最优解`x`和最优适应度值`fval`。

请注意，上述代码中的`your_fitness_function`和`nvars`需要根据实际情况进行替换。`your_fitness_function`是你自己定义的适应度函数，用于评估每个个体的适应度值。`nvars`是变量的数量。

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柯西高斯变异matlab代码

柯西高斯变异算法是一种常用的优化算法，其主要思想是通过将个体间的差异向高斯分布的随机扰动转化，从而实现种群的更新和进化。MATLAB是一种常用的科学计算软件，可以方便地实现柯西高斯变异算法。

下面是一个简单的柯西高斯变异MATLAB代码示例：

function [x,fval]=cmaes(funfcn,x0,sigma,maxiter,tol)
% 输入：funfcn目标函数句柄，x0初始解，sigma初始标准差，maxiter最大迭代次数，tol停止条件
% 输出：x最优解，fval最优解对应的目标函数值
D=length(x0); % 维数
xmean=x0'; % 初始化均值
ps=0; % 累计路径长度
pc=zeros(D,1); % 累计演化路径
C=eye(D); % 协方差矩阵
iter=1; % 迭代次数
while iter<=maxiter
    % 生成样本集
    for k=1:lambda
        z(:,k)=randn(D,1); % 高斯分布随机数
        y(:,k)=xmean+sigma*C*z(:,k); % 样本生成
        f(k)=feval(funfcn,y(:,k)); % 计算目标函数值
    end
    % 更新均值和协方差矩阵
    [f,idx]=sort(f); % 排序
    xmean=xmean+(y(:,idx(1))-xmean)/mu; % 更新均值
    ps=(1-cs)*ps+sqrt(cs*(2-cs)*mueff)*(C*z(:,idx(1:mu))*w); % 更新演化路径长度
    hsig=norm(ps)/sqrt(1-(1-cs)^(2*iter/lambda))/chiN<D+1.5; % 判断是否需要调整步长
    pc=(1-cc)*pc+hsig*sqrt(cc*(2-cc)*mueff)*(xmean-xold)/sigma; % 更新演化路径
    C=(1-c1-cmu)*C+c1*(pc*pc'+(1-hsig)*(cc*(2-cc)*C))+cmu*C*(z(:,idx(1:mu))*w)'*(z(:,idx(1:mu))*w); % 更新协方差矩阵
    sigma=sigma*exp((norm(pc)/chiN-damps)/sqrt(D)); % 更新标准差
    iter=iter+1; % 迭代次数加1
end
x=xmean; % 最优解为均值向量
fval=feval(funfcn,x); % 计算最优解对应的目标函数值
end

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