优化方法中高斯变异matlab代码

高斯变异是全局优化算法中常用的一种方法，它通过产生正态分布随机数来扰动当前最优解，从而实现搜索空间的扩展。在使用高斯变异算法进行优化时，需要注意以下几点：

1. 随机数的产生：在使用高斯变异算法时，需要产生符合高斯分布的随机数。在MATLAB中，可以使用randn函数生成均值为0，方差为1的标准正态分布随机数，并通过乘以标准差加上平均值来产生符合要求的随机数。

2. 扰动系数的选择：扰动系数决定了随机扰动的幅度，影响着算法的收敛速度。一般来说，扰动系数取值应该在0到1之间，过大会导致振荡，过小会导致收敛速度缓慢。

3. 收敛准则的设置：在实际应用中，需要设置收敛准则来停止算法的迭代。收敛准则可以根据目标函数的变化率或者迭代次数等进行设置。

以下是一个MATLAB实现的高斯变异优化算法的示例代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) (x(1)-2)^2+(x(2)-3)^2;

% 设置初始解和扰动系数
x0 = [0,0];
sigma = 0.1;

% 设置收敛准则
tol = 1e-6;
maxiter = 1000;

% 迭代计数器
iter = 0;

while iter < maxiter
% 产生随机扰动
delta_x = sigma*randn(size(x0));
% 更新解
x_new = x0+delta_x;
% 计算目标函数值
f_new = fun(x_new);
% 判断是否收敛
if abs(f_new-fun(x0)) < tol
break;
end
% 更新当前最优解
if f_new < fun(x0)
x0 = x_new;
end
% 更新迭代计数器
iter = iter + 1;
end

% 输出结果
fprintf("Optimization result:\n");
fprintf("x1 = %.4f, x2 = %.4f\n", x0(1), x0(2));
fprintf("Minimum value = %.4f\n", fun(x0));