基于反向学习的自适应差分进化算法matlab
时间: 2023-11-03 21:00:56 浏览: 200
反向学习自适应差分进化算法(BLFDE)是一种用于参数优化的算法。它结合了反向学习和自适应差分进化算法(ADE)的优点,能够有效地解决参数优化问题。
以下是基于MATLAB的BLFDE算法实现步骤:
1. 初始化参数。包括种群大小、差分进化变异因子、交叉概率、反向学习参数等。
2. 随机生成初始种群,每个个体是一个可行解。
3. 对于每个个体,在目标函数上评估其适应度值。
4. 根据适应度值进行选择操作,选择出父代个体。
5. 进行交叉操作,生成子代个体。
6. 进行变异操作,对子代个体进行变异。
7. 对于每个子代个体,在目标函数上评估其适应度值。
8. 根据适应度值进行选择操作,选择出下一代个体。
9. 判断是否满足终止条件,如果满足则输出最优解;如果不满足则回到第4步。
10. 进行反向学习操作,更新反向学习参数。
11. 回到第4步,进行下一代个体的选择、交叉和变异操作。
MATLAB代码实现:
```matlab
% 参数初始化
popsize = 50; % 种群大小
F = 0.8; % 差分进化变异因子
CR = 0.7; % 交叉概率
beta = 0.2; % 反向学习参数
maxgen = 100; % 最大迭代次数
lb = -100; % 变量下界
ub = 100; % 变量上界
% 随机生成初始种群
pop = lb + (ub - lb) * rand(popsize, dim);
for i = 1 : maxgen
% 评估适应度值
fitness = feval(fobj, pop);
% 进行选择操作,选择出父代个体
[pbest, PbestIndex] = sort(fitness);
pbest = pop(PbestIndex(1:3),:);
% 进行交叉操作,生成子代个体
for j = 1 : popsize
r1 = randi([1, popsize],1,1);
while r1 == j
r1 = randi([1, popsize],1,1);
end
r2 = randi([1, popsize],1,1);
while r2 == j || r2 == r1
r2 = randi([1, popsize],1,1);
end
r3 = randi([1, popsize],1,1);
while r3 == j || r3 == r2 || r3 == r1
r3 = randi([1, popsize],1,1);
end
Vi = pop(r1,:) + F * (pbest(1,:) - pop(r2,:)) + F * (pop(r3,:) - pop(j,:));
% 进行变异操作,对子代个体进行变异
for k = 1 : dim
if rand < CR
Vi(k) = pop(j,k);
end
end
% 评估子代个体的适应度值
fitnessi = feval(fobj, Vi);
% 进行选择操作,选择出下一代个体
if fitnessi < fitness(j)
pop(j,:) = Vi;
end
end
% 进行反向学习操作,更新反向学习参数
beta = beta * 0.95;
end
% 输出最优解
[best, bestIndex] = min(fitness);
x = pop(bestIndex,:);
```
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