黄金正弦差分进化算法matlab

黄金正弦差分进化算法（Golden Sine Differential Evolution Algorithm，GOSDE）是一种进化算法，它是差分进化算法的变体之一，采用黄金正弦函数作为变异因子。下面是该算法的Matlab实现示例：

function [bestFit,bestSol] = GOSDE(fobj,nVar,VarMin,VarMax,nPop,MaxIt)

% 参数设置
gamma=0.1;
alpha=1.5;
beta0=0.9;

% 初始化种群
pop=repmat(struct('x',zeros(1,nVar),'fit',inf),nPop,1);
for i=1:nPop
    pop(i).x=unifrnd(VarMin,VarMax,1,nVar);
    pop(i).fit=fobj(pop(i).x);
end

% 记录最优解
bestSol=pop(1).x;
bestFit=pop(1).fit;

% 进化
for it=1:MaxIt
    
    % 变异
    y=repmat(struct('x',zeros(1,nVar),'fit',inf),nPop,1);
    for i=1:nPop
        A=randperm(nPop);
        A(A==i)=[];
        a=A(1);
        b=A(2);
        c=A(3);
        y(i).x=pop(a).x+gamma*sin(alpha*randn(1,nVar))+beta0*(pop(b).x-pop(c).x);
        y(i).x=max(y(i).x,VarMin);
        y(i).x=min(y(i).x,VarMax);
        y(i).fit=fobj(y(i).x);
    end
    
    % 选择
    for i=1:nPop
        if y(i).fit<pop(i).fit
            pop(i)=y(i);
        end
    end
    
    % 更新最优解
    for i=1:nPop
        if pop(i).fit<bestFit
            bestFit=pop(i).fit;
            bestSol=pop(i).x;
        end
    end
    
    % 输出进化过程
    disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(bestFit)]);
    
end

end

其中，`fobj`为优化目标函数，`nVar`为变量个数，`VarMin`和`VarMax`为变量的上下界，`nPop`为种群大小，`MaxIt`为最大迭代次数。在函数内部，首先对种群进行初始化，然后进行进化过程，直到达到最大迭代次数。在每次迭代中，先进行变异操作，然后进行选择操作，并更新最优解。最后输出进化过程和最优解。