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，它基于进化算法的思想，采用黄金正弦函数作为差分进化的缩放因子，以增加算法的搜索能力和收敛速度。

以下是一个使用Matlab实现的黄金正弦差分进化算法的示例代码：

% GSDE算法
function [bestx, bestf, iter] = GSDE(fhd, dim, maxfes, lb, ub)
% 输入：
% fhd：目标函数句柄
% dim：搜索空间维度
% maxfes：最大函数调用次数
% lb：搜索空间下界
% ub：搜索空间上界
% 输出：
% bestx：最优解
% bestf：最优解对应的函数值
% iter：迭代次数

% 参数设置
popsize = 50; % 种群大小
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率
maxiter = ceil(maxfes/popsize); % 迭代次数
w = pi/2*(3-sqrt(5)); % 黄金正弦函数参数

% 初始化种群
pop = rand(popsize, dim).*(ub-lb)+lb;
fitness = feval(fhd, pop);
bestf = min(fitness);
bestx = pop(find(fitness==bestf,1),:);

% 进化
for iter = 1:maxiter
    for i = 1:popsize
        % 选择3个不同的个体
        idx = randperm(popsize,3);
        a = pop(idx(1),:);
        b = pop(idx(2),:);
        c = pop(idx(3),:);
        
        % 缩放因子
        sf = abs(sin(w*i));
        
        % 差分进化
        v = a+F*sf*(b-c);
        j = randi(dim);
        for k = 1:dim
            if rand<CR || k==j
                u(k) = v(k);
            else
                u(k) = pop(i,k);
            end
        end
        
        % 边界处理
        u = min(max(u,lb),ub);
        
        % 评估
        f = feval(fhd, u);
        if f<fitness(i)
            fitness(i) = f;
            pop(i,:) = u;
            if f<bestf
                bestf = f;
                bestx = u;
            end
        end
        
        % 函数调用次数达到上限，直接退出
        if feval(fhd, 'evaluations')>=maxfes
            return;
        end
    end
end
end

在使用时，需要先定义一个目标函数句柄，并将其作为参数传入GSDE函数中，例如：

% 目标函数
function f = myfunc(x)
f = sum(x.^2);
end

% GSDE优化
lb = -5*ones(1,10); % 下界
ub = 5*ones(1,10); % 上界
[fmin, xmin] = GSDE(@myfunc, 10, 10000, lb, ub);

上述代码中，定义了一个10维的二次函数作为目标函数，并将其传入GSDE函数进行优化。优化结果为最小函数值fmin和对应的最优解xmin。