对立学习差分进化算法matlab

对立学习差分进化算法是一种优化算法，可以用于解决多种优化问题。在MATLAB中，可以使用以下步骤来实现对立学习差分进化算法：

1. 定义目标函数，即需要优化的函数。

2. 定义参数范围，即需要优化的参数的取值范围。

3. 初始化种群，即生成一定数量的随机解，并计算其适应度。

4. 进入迭代循环，在每一次迭代中，对于每个个体，根据其邻居个体的信息进行差分进化操作，得到新的解，并计算其适应度。

5. 根据适应度的大小，选择一定数量的个体作为下一代种群，并进行变异和交叉操作，得到新的解，并计算其适应度。

6. 判断终止条件，如果满足终止条件，则输出最优解；否则，返回第4步。

具体实现细节可以参考MATLAB中的相关函数和示例代码。

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混合对立学习和自适应的差分进化算法matlab

混合对立学习和自适应的差分进化算法是一种优化算法，它将对立学习和自适应的差分进化算法相结合，以提高优化的效率和准确性。Matlab是一个非常流行的数学软件，也是优化算法的常用工具。下面是一个简单的Matlab代码示例，展示了如何使用混合对立学习和自适应的差分进化算法来解决一个优化问题。

function [best, fmin] = HADE(f, dim, bounds, opts)
% f: 目标函数
% dim: 变量维度
% bounds: 变量范围，[lb, ub]，lb为下限，ub为上限
% opts: 参数设置

% 参数设置
NP = 100; % 种群大小
F = 0.5; % 缩放因子
CRm = [0.1, 0.9]; % 交叉概率范围
p1 = 0.5; % 选择概率
p2 = 0.5; % 选择概率
maxiters = 100; % 最大迭代次数

% 初始化种群
pop = rand(NP, dim) .* (bounds(2) - bounds(1)) + bounds(1);
fvals = feval(f, pop);
best = pop(1, :);
fmin = fvals(1);

% 迭代优化
for i = 1:maxiters
    % 生成对立种群
    oppop = generate_opposite_population(pop, bounds);
    opfvals = feval(f, oppop);
    
    % 合并种群
    allpop = [pop; oppop];
    allfvals = [fvals; opfvals];
    
    % 计算缩放因子F和交叉概率CR
    F = adapt_F(F, allfvals);
    CR = adapt_CR(CRm, allfvals);
    
    % 变异操作
    v = mutation(allpop, F, CR);
    
    % 交叉操作
    u = crossover(allpop, v, CR);
    
    % 选择操作
    [pop, fvals] = selection(allpop, allfvals, u, p1, p2);
    
    % 更新最优解
    [best, fmin] = update_best(pop, fvals, best, fmin);
    
    % 显示迭代过程
    fprintf('Iteration %d: fmin = %f\n', i, fmin);
end
end

% 生成对立种群
function oppop = generate_opposite_population(pop, bounds)
oppop = bounds(2) - pop + bounds(1);
end

% 计算缩放因子F
function F = adapt_F(F, fvals)
F_mean = mean(fvals);
F_std = std(fvals);
if F_std == 0
    return
end
F = F * exp(0.2 * randn / sqrt(F_std) + 0.1 * randn / F_mean);
end

% 计算交叉概率CR
function CR = adapt_CR(CRm, fvals)
CR_mean = mean(fvals);
CR_std = std(fvals);
if CR_std == 0
    return
end
CR = CRm(1) + (CRm(2) - CRm(1)) * randn / sqrt(CR_std) + 0.1 * randn / CR_mean;
CR = max(0, min(CR, 1));
end

% 变异操作
function v = mutation(pop, F, CR)
NP = size(pop, 1);
dim = size(pop, 2);
r = randperm(NP);
for i = 1:NP
    x = pop(r(i), :);
    a = pop(r(randi(NP)), :);
    b = pop(r(randi(NP)), :);
    c = pop(r(randi(NP)), :);
    v(i, :) = x + F * (a - x) + F * (b - c);
end
end

% 交叉操作
function u = crossover(pop, v, CR)
NP = size(pop, 1);
dim = size(pop, 2);
for i = 1:NP
    jrand = randi(dim);
    for j = 1:dim
        if rand < CR || j == jrand
            u(i, j) = v(i, j);
        else
            u(i, j) = pop(i, j);
        end
    end
end
end

% 选择操作
function [pop, fvals] = selection(pop, fvals, u, p1, p2)
NP = size(pop, 1);
fvals_u = feval(f, u);
for i = 1:NP
    if fvals_u(i) < fvals(i)
        pop(i, :) = u(i, :);
        fvals(i) = fvals_u(i);
    end
end
p = p1 * ones(NP, 1) + (p2 - p1) * (1 - exp(-0.1 * fvals));
p = p / sum(p);
idx = randsample(1:NP, NP, true, p);
pop = pop(idx, :);
fvals = fvals(idx);
end

% 更新最优解
function [best, fmin] = update_best(pop, fvals, best, fmin)
[bfval, idx] = min(fvals);
if bfval < fmin
    best = pop(idx, :);
    fmin = bfval;
end
end

该代码实现了一个简单的混合对立学习和自适应的差分进化算法，并且使用了Matlab的优化函数来计算目标函数的值。您可以根据自己的需求修改参数和目标函数的实现。

用matlab写一个对立学习的差分进化算法

以下是一个基于差分进化算法的对立学习的Matlab代码示例：

% 参数设置
NP = 50; % 种群大小
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率
max_gen = 100; % 最大迭代次数
dim = 2; % 解向量维度
lb = -10; % 解向量下界
ub = 10; % 解向量上界
pop_x = lb + (ub-lb)*rand(NP,dim); % 随机初始化种群

% 目标函数
fun = @(x) (x(:,1).^2 + x(:,2).^2)/2 - cos(2*pi*x(:,1)).*cos(2*pi*x(:,2))+2;

% 对立学习
for t = 1:max_gen
    pop_y = fun(pop_x); % 计算种群适应度
    pop_x1 = pop_x; % 备份种群
    pop_y1 = pop_y;
    for i = 1:NP
        % 随机选择两个个体
        idx = randperm(NP,2);
        x1 = pop_x(idx(1),:);
        x2 = pop_x(idx(2),:);
        % 产生新个体
        v = x1 + F*(x2 - pop_x(i,:));
        % 边界处理
        v(v<lb) = lb;
        v(v>ub) = ub;
        % 交叉操作
        jrand = randi(dim);
        for j = 1:dim
            if rand < CR || j == jrand
                u(j) = v(j);
            else
                u(j) = pop_x(i,j);
            end
        end
        % 对立性评价
        y = fun(u); % 计算新个体适应度
        if y < pop_y(i) % 如果新个体更优
            pop_x1(i,:) = u; % 替换原个体
            pop_y1(i) = y;
        end
    end
    % 更新种群
    pop_x = pop_x1;
    pop_y = pop_y1;
    % 输出结果
    fprintf('第%d代：最优解%f\n',t,min(pop_y));
end

在上述代码中，我们首先定义了差分进化算法的参数，包括种群大小、缩放因子、交叉概率、最大迭代次数、解向量维度和上下界等。然后，我们随机初始化了种群，并定义了目标函数。在每一代迭代中，我们首先计算种群适应度，然后进行对立学习。对于每个个体，我们随机选择两个个体，并产生新个体。然后，我们对新个体进行边界处理和交叉操作，并计算新个体的适应度。如果新个体比原个体更优，则替换原个体。最后，我们更新种群，并输出每一代的最优解。