差分进化混合模拟退火matlab

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：

% 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。