自适应差分进化算法matlab代码

自适应差分进化算法，简称ADE，是DE（差分进化）算法的一种变种，它的主要特点是动态调整差分权重、交叉概率和个体适应度缩放因子等参数，使得算法的性能更加优秀。在实际应用中，ADE算法已被广泛应用于优化问题、机器学习等领域。

以下是ADE算法的matlab代码：

function [bestsol, bestfitness] = ADE(func, lbs, ubs, dim, NP, Gmax)

% 初始化种群
pop = lbs + rand(NP, dim) .* (ubs - lbs);
% 计算初始适应度
fitness = feval(func, pop);
% 初始化变量
bestsol = zeros(1, dim);
bestfitness = Inf;
% 定义差分进化参数
CR = 0.8;
F = 0.5;
% 进化过程
for g = 1:Gmax
% 动态调整差分进化参数
if mod(g, 20) == 0
CR = max(0.1, CR - 0.1);
F = max(0.1, F - 0.1);
end
% 选择父代
randindex = randperm(NP);
parpop = pop(randindex(1:3), :);
% 差分进化
newpop = pop;
for i = 1:NP
% 构建新个体
cand = randsample(NP, 1);
jrk = randi([1 dim]);
newind = pop(i, :);
for j = 1:dim
if j == jrk || rand < CR
newind(j) = pop(cand, j) + F * (parpop(1, j) - parpop(2, j));
newind(j) = min(ubs(j), max(lbs(j), newind(j)));
end
end
% 计算新个体适应度
newfitness = feval(func, newind);
% 筛选新老个体
if newfitness <= fitness(i)
newpop(i, :) = newind;
fitness(i) = newfitness;
end
% 更新最优解
if newfitness < bestfitness
bestsol = newind;
bestfitness = newfitness;
end
end
% 更新种群
pop = newpop;
end

end

其中，func是待优化的目标函数，lbs和ubs是变量的下界和上界，dim是变量维数，NP是种群数量，Gmax是迭代次数。算法结束后，bestsol和bestfitness分别是最优解和最优值。需要注意的是，函数feval(func, x)是用来计算函数在x处的函数值的。在调用这个函数时，需要先定义func的函数句柄，例如：

func = @(x) sum(x.^2);

该函数表示目标函数是变量的平方和。在实际应用中，需要根据问题不同来定义目标函数，以保证算法的正确性和有效性。