自适应差分进化算法matlab
时间: 2023-09-03 13:12:13 浏览: 29
自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution,简称ADE)是一种基于差分进化算法(Differential Evolution,简称DE)改进而来的优化算法。ADE算法通过自适应地调整算法参数来提高搜索性能,并且在处理复杂问题时具有较好的收敛性和鲁棒性。
以下是一个简单的ADE算法的Matlab代码示例:
```matlab
function [bestSol,fBest]=ADE(func,lb,ub,dim,NP,iter)
% func: 目标函数
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% dim: 变量维度
% NP: 种群规模
% iter: 迭代次数
% 初始化种群
pop=repmat(lb,NP,1)+repmat(ub-lb,NP,1).*rand(NP,dim);
fPop=feval(func,pop);
% 迭代
for i=1:iter
% 变异
F=0.8+0.2*rand(NP,dim);
idx=randsample(NP,3*NP,true);
v=pop+repmat(F,NP,1).*(pop(idx(1:NP),:)-pop(idx(NP+1:end),:));
% 交叉
CR=0.1+0.9*rand(NP,dim);
jRand=randi(dim,NP,1);
mask=repmat(rand(NP,1)<CR,1,dim);
v(mask)=pop(mask)+repmat(CR,1,dim).*v(mask)+(1-repmat(CR,1,dim)).*pop(repmat(1:NP',1,dim)==jRand,:);
% 选择
fV=feval(func,v);
idx=fV<fPop;
pop(idx,:)=v(idx,:);
fPop(idx)=fV(idx,:);
% 自适应调整参数
CR=CR+0.1*(mean(idx)-0.5)/0.5;
CR(CR<0.1)=0.1;
CR(CR>0.9)=0.9;
F=F+0.1*(1-mean(idx))/0.5;
F(F<0.8)=0.8;
F(F>1.0)=1.0;
% 记录最优解
[fBest,idx]=min(fPop);
bestSol=pop(idx,:);
end
```
其中,func为目标函数句柄,lb和ub分别为变量的下界和上界,dim为变量维度,NP为种群规模,iter为迭代次数。在迭代过程中,首先进行变异操作,然后进行交叉操作,最后进行选择操作。在选择操作后,根据种群的适应度情况自适应地调整CR和F参数。最后,记录最优解并返回。
需要注意的是,在使用ADE算法时,需要根据具体问题进行参数调整。如果参数设置不当,可能会导致算法陷入局部最优。
希望对你有所帮助!