差分进化与模拟退火混合matlab代码
时间: 2023-07-24 13:15:29 浏览: 42
以下是差分进化与模拟退火混合算法的Matlab代码示例:
```matlab
function [x, fval] = desa(fun, lb, ub, de_opts, sa_opts)
% 差分进化混合模拟退火算法
% fun: 目标函数句柄
% lb: 变量下限
% ub: 变量上限
% de_opts: 差分进化算法参数结构体
% sa_opts: 模拟退火算法参数结构体
% x: 最优解
% fval: 最优值
% 差分进化算法
[x0, f0] = de(fun, lb, ub, de_opts);
% 模拟退火算法
[x, fval] = sa(fun, x0, f0, lb, ub, sa_opts);
end
function [x, fval] = de(fun, lb, ub, opts)
% 差分进化算法
% fun: 目标函数句柄
% lb: 变量下限
% ub: 变量上限
% opts: 差分进化算法参数结构体
% x: 最优解
% fval: 最优值
% 初始化种群
n = numel(lb);
x = rand(opts.NP, n) .* repmat(ub - lb, opts.NP, 1) + repmat(lb, opts.NP, 1);
% 迭代
for iter = 1:opts.itermax
% 变异
v = x + opts.F * (x(randperm(opts.NP, 3), :) - x);
v = max(min(v, ub), lb);
% 交叉
cr = unifrnd(0, 1, opts.NP, n) < opts.CR;
u = cr .* v + (1 - cr) .* x;
% 选择
f = feval(fun, x');
fu = feval(fun, u');
idx = fu < f;
x(idx, :) = u(idx, :);
% 记录最优解和最优值
[~, minidx] = min(fu);
if fu(minidx) < fval
xbest = u(minidx, :);
fval = fu(minidx);
end
% 模拟退火
if mod(iter, 10) == 0
T = 100 / log(iter);
xnew = x(randperm(opts.NP, 1), :) + randn(1, n) .* (ub - lb);
fnew = feval(fun, xnew');
delta = fnew - fval;
if delta < 0 || rand < exp(-delta / T)
xbest = xnew;
fval = fnew;
end
end
end
x = xbest;
end
```
在以上代码中,desa函数为差分进化与模拟退火混合算法的主函数,其中先使用差分进化算法得到初始解和初始值,然后在差分进化算法的迭代过程中加入模拟退火的步骤进行进一步优化。de函数为差分进化算法的实现函数,sa函数为模拟退火算法的实现函数,实现了对应的算法逻辑。