差分进化混合模拟退火matlab
时间: 2023-09-15 12:15:17 浏览: 38
差分进化混合模拟退火是一种优化算法,可以用于求解函数最优解问题。下面是一个MATLAB代码示例:
```MATLAB
% 定义目标函数
fun = @(x) (x(1)^2 + x(2)^2 - 0.3*cos(3*pi*x(1))-0.4*cos(4*pi*x(2))+0.7);
% 定义算法参数
dim = 2; % 变量维数
lb = [-1, -1]; % 变量下限
ub = [1, 1]; % 变量上限
D = dim; % 差分进化算法参数
T = 1000; % 模拟退火算法参数
N = 50; % 种群大小
maxiter = 100; % 最大迭代次数
% 运行算法
[x, fval] = de_simulated_annealing(fun, lb, ub, D, T, N, maxiter);
% 输出结果
disp(['最优解:', num2str(x)]);
disp(['最优目标函数值:', num2str(fval)]);
```
其中,`de_simulated_annealing`函数是一个封装了差分进化和模拟退火算法的优化函数。该算法通过差分进化产生新的种群,并使用模拟退火进行局部搜索,以避免陷入局部最优解。在算法中,`D`和`T`参数分别控制差分进化和模拟退火算法的计算量,`N`控制种群大小,`maxiter`控制最大迭代次数。
需要注意的是,该算法的运行结果可能会受到随机因素的影响,因此建议多次运行算法并取多次结果的平均值作为最终结果。
相关问题
差分进化混合模拟退火matlab代码
以下是一个简单的差分进化混合模拟退火(DESA)的Matlab代码示例:
```matlab
% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
% 定义差分进化算法参数
de_opts.F = 0.8;
de_opts.CR = 0.9;
de_opts.NP = 30;
de_opts.itermax = 100;
% 定义模拟退火算法参数
sa_opts.T0 = 100;
sa_opts.Tf = 1e-8;
sa_opts.alpha = 0.99;
sa_opts.itermax = 100;
% 运行DESA算法
[x, fval] = desa(fun, [-10 -10], [10 10], de_opts, sa_opts);
```
在以上示例中,首先定义了一个目标函数fun,然后定义了差分进化算法和模拟退火算法的参数,最后调用desa函数运行DESA算法,并返回最优解x和最优值fval。其中,[-10 -10]和[10 10]分别表示搜索空间的下限和上限,de_opts和sa_opts分别为差分进化算法和模拟退火算法的参数结构体。
差分进化混合模拟退火MATLAB代码
以下是差分进化混合模拟退火的MATLAB代码示例:
```matlab
% 差分进化混合模拟退火
% 设置参数
n = 10; % 变量个数
N = 50; % 种群大小
F = 0.5; % 变异因子
CR = 0.8; % 交叉概率
T0 = 100; % 初始温度
alpha = 0.99; % 降温系数
T_min = 1e-8; % 终止温度
max_iter = 500; % 最大迭代次数
% 初始化种群
pop = rand(N,n);
% 计算适应度
fitness = zeros(N,1);
for i = 1:N
fitness(i) = obj_fun(pop(i,:));
end
% 记录最优解和最优适应度
[best_fit, idx] = min(fitness);
best_sol = pop(idx,:);
% 初始化温度
T = T0;
% 迭代优化
iter = 1;
while iter <= max_iter && T >= T_min
for i = 1:N
% 选择三个不同的个体
a = randi(N);
while a == i
a = randi(N);
end
b = randi(N);
while b == i || b == a
b = randi(N);
end
c = randi(N);
while c == i || c == a || c == b
c = randi(N);
end
% 变异操作
v = pop(a,:) + F * (pop(b,:) - pop(c,:));
% 边界处理
v(v < 0) = 0;
v(v > 1) = 1;
% 交叉操作
u = pop(i,:);
j_rand = randi(n);
for j = 1:n
if j == j_rand || rand() < CR
u(j) = v(j);
end
end
% 计算适应度
fitness_u = obj_fun(u);
% 更新最优解
if fitness_u < best_fit
best_fit = fitness_u;
best_sol = u;
end
% 模拟退火
delta_f = fitness_u - fitness(i);
if delta_f < 0 || rand() < exp(-delta_f / T)
pop(i,:) = u;
fitness(i) = fitness_u;
end
end
% 降温
T = alpha * T;
% 输出迭代信息
fprintf('Iter: %d, Best Fit: %.4f\n', iter, best_fit);
% 更新迭代次数
iter = iter + 1;
end
```