黄金正弦差分进化算法matlab

黄金正弦差分进化算法（Golden Sine Differential Evolution，GSDE）是一种优化算法，结合了正弦函数和黄金分割比例的思想。它可以用于解决各种优化问题，例如函数优化、工程优化等。

以下是使用Matlab实现GSDE算法的示例代码：

function [x_best, f_best] = GSDE(fobj, dim, lb, ub, max_iter, NP, F, CR)
% GSDE: Golden Sine Differential Evolution Algorithm
% fobj: function handle for objective function
% dim: number of dimensions
% lb: lower bound of decision variables
% ub: upper bound of decision variables
% max_iter: maximum number of iterations
% NP: population size
% F: differential weight
% CR: crossover rate

% initialization
pop = lb + rand(NP, dim) .* (ub - lb);   % initial population
fitness = feval(fobj, pop);              % fitness evaluation
[x_best, idx] = min(pop);                % best solution
f_best = fitness(idx);

% main loop
for iter = 1:max_iter
    % update population
    for i = 1:NP
        % select three different parents
        idx = randperm(NP, 3);
        p1 = pop(idx(1), :);
        p2 = pop(idx(2), :);
        p3 = pop(idx(3), :);
        
        % generate trial vector
        v = p1 + F * (p2 - p3);
        
        % apply crossover
        jrand = randi(dim);
        for j = 1:dim
            if rand < CR || j == jrand
                u(j) = v(j);
            else
                u(j) = pop(i, j);
            end
        end
        
        % boundary handling
        u = max(u, lb);
        u = min(u, ub);
        
        % evaluate fitness
        f = feval(fobj, u);
        
        % update population if better
        if f < fitness(i)
            pop(i, :) = u;
            fitness(i) = f;
            if f < f_best
                x_best = u;
                f_best = f;
            end
        end
    end
    
    % update differential weight and crossover rate
    F = 2 / pi * asin(sin(pi / 2 * F));
    CR = 0.5 + 0.5 * sin(pi / 2 * CR);
end

其中，fobj是目标函数的句柄，dim是决策变量的维数，lb和ub分别是决策变量的下界和上界，max_iter是最大迭代次数，NP是种群大小，F是差分权重，CR是交叉率。

在使用该算法时，只需将目标函数的句柄fobj和其他参数传递给GSDE函数即可。例如，如果要最小化函数f(x)=x1^2+x2^2，可以这样调用GSDE函数：

fobj = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
[x_best, f_best] = GSDE(fobj, 2, [-5, -5], [5, 5], 1000, 50, 0.8, 0.9);

这将使用GSDE算法寻找函数f(x)=x1^2+x2^2的最小值，其中x1和x2的范围均为[-5,5]，种群大小为50，差分权重为0.8，交叉率为0.9，最大迭代次数为1000。输出最优解x_best和最优函数值f_best。