二元ES matlab

二元ES是一种优化算法，通常用于求解多元函数的最小值。Matlab中可以使用以下代码实现二元ES：

% 定义函数（例如 Rosenbrock 函数）
f = @(x,y) 100*(y - x.^2).^2 + (1 - x).^2;

% 定义参数
sigma = 0.3; % 初始步长
alpha = 0.2; % 控制步长的参数
beta = 0.5; % 控制步长的参数
rho = 0.1; % 控制步长的参数
x0 = [-1.2, 1]; % 初始点
max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 初始化
x = x0;
fval = f(x(1), x(2));
iter = 0;

while iter < max_iter
    % 生成两个随机向量
    r1 = randn(1, 2);
    r2 = randn(1, 2);
    % 计算新的步长
    s = sigma*exp(beta*r1);
    % 计算新的坐标
    x1 = x + s.*r2;
    x2 = x - s.*r2;
    % 计算适应度函数值
    f1 = f(x1(1), x1(2));
    f2 = f(x2(1), x2(2));
    % 更新坐标和步长
    if f1 < fval
        x = x1;
        fval = f1;
        sigma = sigma*exp(alpha*r1);
    elseif f2 < fval
        x = x2;
        fval = f2;
        sigma = sigma*exp(alpha*r1);
    else
        sigma = sigma*exp(-rho*r1);
    end
    % 更新迭代次数
    iter = iter + 1;
end

% 输出结果
disp(['x = [', num2str(x(1)), ', ', num2str(x(2)), ']']);
disp(['fval = ', num2str(fval)]);

在这个例子中，我们定义了 Rosenbrock 函数作为优化目标，使用二元ES算法求解其最小值。我们先定义了函数和一些参数，然后初始化坐标和步长，开始迭代。在每次迭代中，我们生成两个随机向量，计算新的步长和坐标，并计算适应度函数值。根据适应度函数值的大小来更新坐标和步长，并更新迭代次数。最终输出最优的坐标和适应度函数值。

需要注意的是，二元ES算法的收敛速度较慢，需要进行多次迭代才能得到较好的结果。因此，在实际应用中需要仔细调整参数，以达到更好的优化效果。