差分进化算法工程实际应用如计算最小成本matlab代码

以下是一个利用差分进化算法计算最小成本的Matlab代码示例。假设有一个工厂需要生产5种产品，每种产品的成本和产量如下表所示：

| 产品 | 成本 | 产量 |
|:---:|:---:|:---:|
| A | 20 | 200 |
| B | 30 | 150 |
| C | 40 | 100 |
| D | 50 | 50 |
| E | 60 | 20 |

现在要求在生产总量为300的情况下，最小化生产成本。我们可以使用差分进化算法来求解。

% 差分进化算法求解最小成本问题
clc;
clear;
close all;

% 问题参数
n = 5; % 产品种类数
C = [20, 30, 40, 50, 60]; % 成本
M = [200, 150, 100, 50, 20]; % 产量限制
D = 300; % 总产量

% 差分进化算法参数
popsize = 100; % 种群大小
maxgen = 500; % 最大迭代次数
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率

% 随机生成初始种群
pop = randi([0, min(D, M)], popsize, n);
popsum = sum(pop, 2);
fitness = pop * C.'; % 计算适应度

% 迭代
for i = 1 : maxgen
    % 变异操作
    for j = 1 : popsize
        r = randperm(popsize, 3);
        v(j, :) = pop(r(1), :) + F * (pop(r(2), :) - pop(r(3), :));
        v(j, :) = max(0, min(D - popsum(j), v(j, :))); % 确保不超过总产量限制
    end
    
    % 交叉操作
    for j = 1 : popsize
        mask = rand(n, 1) < CR;
        u(j, :) = mask .* v(j, :) + (1 - mask) .* pop(j, :);
    end
    
    % 选择操作
    usum = sum(u, 2);
    for j = 1 : popsize
        f = u(j, :) * C.';
        if f < fitness(j) && usum(j) <= D
            pop(j, :) = u(j, :);
            popsum(j) = usum(j);
            fitness(j) = f;
        end
    end
    
    % 记录最优解
    [fmin, index] = min(fitness);
    xbest(i, :) = pop(index, :);
    fbest(i) = fmin;
end

% 结果可视化
plot(1 : maxgen, fbest);
xlabel('迭代次数');
ylabel('最优解');
title('差分进化算法求解最小成本问题');

% 输出最优解
[~, index] = min(fitness);
fprintf('最小成本为 %.2f，各产品产量为：\n', fitness(index));
disp(pop(index, :));

这段代码中，首先定义了问题的参数，包括产品种类数、成本、产量限制和总产量等。然后定义了差分进化算法的参数，包括种群大小、最大迭代次数、缩放因子和交叉概率等。随机生成初始种群，进入迭代过程。在每次迭代中，根据差分进化算法的基本步骤进行变异、交叉和选择操作，最后记录最优解并进行可视化和输出。

这个代码示例比较完整，可以作为差分进化算法在实际应用中的一个参考。