对立学习差分进化算法matlab
时间: 2023-10-16 14:18:26 浏览: 34
对立学习差分进化算法(Opposition-Based Learning Differential Evolution,OBL-DE)是一种基于差分进化算法(Differential Evolution,DE)的优化算法,它利用对立学习策略来提高优化效果。OBL-DE 在标准DE基础上引入了对立个体的概念,即每个个体都有一个与之对立的个体,它们之间的差异被用来改善搜索性能。在每一代中,算法会同时更新正个体和对立个体,并选择最优的个体作为下一代的种群。
在MATLAB中实现OBL-DE算法可以参考以下步骤:
1. 定义目标函数,即需要优化的函数。
2. 设置算法参数,包括种群大小、变异因子、交叉概率等。
3. 初始化种群,即随机生成一定数量的个体。
4. 进行迭代,每一代都按照OBL-DE算法的流程更新种群,直到达到停止条件。
5. 输出最优解及目标函数值。
下面是一个简单的MATLAB代码示例:
```
% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
% 设置算法参数
popsize = 50;
F = 0.5;
CR = 0.9;
maxgen = 1000;
stopfitness = 1e-6;
% 初始化种群
pop = rand(popsize, 2);
for i = 1 : maxgen
% 变异
v = pop + F * (pop(randperm(popsize), :) - pop(randperm(popsize), :));
% 交叉
mask = rand(popsize, 2) < CR;
u = pop;
u(mask) = v(mask);
% 对立学习
opp_u = -u;
opp_v = -v;
opp_pop = [u; opp_u; v; opp_v];
[~, idx] = sort(arrayfun(fun, opp_pop));
pop = opp_pop(idx(1:popsize), :);
% 停止条件
fitness = arrayfun(fun, pop);
if min(fitness) < stopfitness
break;
end
end
% 输出最优解及目标函数值
[bestfitness, idx] = min(fitness);
bestsol = pop(idx, :);
disp(['Best fitness = ', num2str(bestfitness)]);
disp(['Best solution found = (', num2str(bestsol(1)), ', ', num2str(bestsol(2)), ')']);
```
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