RLADE算法的伪代码
时间: 2023-07-26 09:45:10 浏览: 44
以下是RLADE(Reward-based Learning Adaptive Differential Evolution)算法的伪代码:
```
输入:目标函数f(x),种群大小pop_size,进化代数gens,学习率alpha,奖励函数reward_func,反向学习策略的概率p
输出:最优解best_x及其对应的目标函数值best_f
初始化种群P
for g = 1 to gens do
for i = 1 to pop_size do
// 选择三个不同的个体,进行差分变异操作
r1, r2, r3 = 随机选择三个不同的个体
v = r1 + F * (r2 - r3)
// 反向学习策略优化
if 随机数 < p then
v = v + p * (best_x - x_i)
end if
// 奖励函数计算
r_i = reward_func(x_i, v)
// 更新个体向量
for j = 1 to D do
x_ij = x_ij + alpha * r_i * (v_j - x_ij)
// 选择操作,更新种群
if f(x_i) < f(x_ij) then
x_i = x_ij
if f(x_ij) < f(best_x) then
best_x = x_ij
end if
end if
end for
end for
返回best_x及其对应的目标函数值best_f
```
其中,D为目标函数f(x)的维度,reward_func(x_i, v)为奖励函数,用于评估个体x_i和差分变异向量v的表现,随着奖励函数值的增加,个体向量x_i更倾向于朝着差分变异向量v的方向移动。算法中采用了类似于强化学习的思想,通过奖励函数来引导种群搜索更优解。
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