自适应差分进化算法matlab
时间: 2023-08-30 10:11:07 浏览: 39
自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution,简称ADE)是一种优化算法,可以用于解决多种问题,如函数优化、参数估计、模型选择等。MATLAB是一种常用的数学软件,也可以用于实现ADE算法。
以下是ADE算法在MATLAB中的一个示例代码:
```matlab
% 定义目标函数
func = @(x) 100*(x(2) - x(1)^2)^2 + (1 - x(1))^2;
% 定义参数
dim = 2; % 变量维度
NP = 50; % 种群大小
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率
maxiter = 1000; % 最大迭代次数
% 初始化种群
pop = rand(NP, dim);
% 迭代优化
for iter = 1:maxiter
% 计算适应度
fitness = arrayfun(func, pop);
% 计算缩放因子
SF = std(fitness);
if SF == 0
SF = 1;
end
F = 1 / SF;
% 变异
v = pop + F*(pop(randperm(NP, 1), :) - pop(randperm(NP, 1), :));
% 交叉
u = pop;
for i = 1:NP
jrand = randi(dim);
for j = 1:dim
if (rand < CR || j == jrand)
u(i, j) = v(i, j);
end
end
end
% 选择
for i = 1:NP
if func(u(i, :)) < func(pop(i, :))
pop(i, :) = u(i, :);
end
end
end
% 输出结果
[bestval, bestidx] = min(arrayfun(func, pop));
bestsol = pop(bestidx, :);
fprintf('best value = %f, best solution = (%f, %f)\n', bestval, bestsol(1), bestsol(2));
```
在这个示例代码中,我们首先定义了一个目标函数`func`,然后设置了一些参数,如变量维度`dim`、种群大小`NP`、缩放因子`F`、交叉概率`CR`和最大迭代次数`maxiter`。接着,我们初始化了种群,并开始迭代优化。
在每次迭代中,我们首先计算种群中每个个体的适应度。然后,根据适应度的标准差计算缩放因子`F`。接着,我们使用变异操作产生一组新的个体,然后使用交叉操作将新个体和原有个体进行组合。最后,我们使用选择操作选择出适应度更好的个体作为下一代种群。
在迭代结束后,我们输出找到的最优解及其对应的目标函数值。