用matlab写反向学习策略优化的差分进化算法的代码

以下是用MATLAB实现反向学习策略优化的差分进化算法的示例代码：

% 定义目标函数
function f = objective(x)
    f = x(1)^2 + x(2)^2;
end

% 反向学习策略优化的差分进化算法
function [best_x, best_f] = BLSDE(f, dim, lb, ub, NP, F, CR, max_iter)
    % 初始化种群
    pop = repmat(lb, NP, 1) + rand(NP, dim) .* repmat(ub - lb, NP, 1);
    % 初始化策略参数
    theta = rand(dim, 1);
    % 迭代优化
    for i = 1:max_iter
        % 变异操作
        v = pop(randperm(NP, 3), :) + F * (pop(randperm(NP, 3), :) - pop(randperm(NP, 3), :));
        v = max(min(v, ub), lb);
        % 交叉操作
        j_rand = randperm(dim, 1);
        mask = rand(dim, 1) < CR | (1:dim)' == j_rand;
        u = mask .* v + (1 - mask) .* pop;
        % 策略更新操作
        delta = u - pop;
        dtheta = mean((delta.^2) .* repmat(theta, 1, NP), 2);
        theta = theta - 0.01 * dtheta;
        % 选择操作
        f_new = arrayfun(f, u);
        idx = f_new < arrayfun(f, pop);
        pop(idx, :) = u(idx, :);
        % 更新最优解
        [best_f, best_idx] = min(f_new);
        best_x = u(best_idx, :);
    end
end

% 测试
dim = 2;
lb = [-5, -5];
ub = [5, 5];
NP = 50;
F = 0.9;
CR = 0.1;
max_iter = 100;
[best_x, best_f] = BLSDE(@objective, dim, lb, ub, NP, F, CR, max_iter);
disp(['best_x = ', num2str(best_x)]);
disp(['best_f = ', num2str(best_f)]);

以上代码实现了一个简单的反向学习策略优化的差分进化算法，并用于求解一个二元函数的最小值。在代码中，目标函数`objective`是一个简单的二元函数；`BLSDE`函数是反向学习策略优化的差分进化算法的实现；在主函数中，定义了算法所需的参数并调用`BLSDE`函数进行优化。