混合对立学习和自适应的差分进化算法matlab

混合对立学习和自适应的差分进化算法（M-OPDE）是一种优化算法，它结合了对立学习和自适应的差分进化算法（OPDE）。M-OPDE算法克服了传统差分进化算法中存在的缺陷，能够更好地适应不同的优化问题。

下面是使用MATLAB实现M-OPDE算法的示例代码：

function [x, fval] = MOPDE(fitnessfcn, lb, ub, dim, popsize, maxiter)
% 混合对立学习和自适应的差分进化算法
% 输入:
% fitnessfcn: 适应度函数句柄
% lb: 自变量下界
% ub: 自变量上界
% dim: 自变量维数
% popsize: 种群大小
% maxiter: 最大迭代次数
% 输出:
% x: 最优自变量
% fval: 最优适应度值

% 初始化参数
F1 = 0.5; % 差分进化算法的缩放因子
F2 = 0.5;
Cr1 = 0.9; % 差分进化算法的交叉概率
Cr2 = 0.9;
p1 = 0.5; % 对立学习的概率
p2 = 0.5;
beta = 0.5; % 混合因子
epsilon = 1e-6; % 停止阈值
t = 0; % 迭代次数
gmin = Inf; % 全局最优解
G = rand(dim, popsize); % 生成初始种群
G = lb + (ub - lb) .* G; % 缩放到指定范围内
fG = feval(fitnessfcn, G); % 计算适应度值
P = G; % 记录个体最优解
fP = fG; % 记录个体最优适应度值
gidx = find(fP == min(fP(:))); % 记录全局最优解
gmin = fP(gidx);
x = P(:, gidx);

while t < maxiter && gmin > epsilon
    % 差分进化算法
    for i = 1 : popsize
        % 选择三个不同的个体
        idx = randperm(popsize, 3);
        a = G(:, idx(1));
        b = G(:, idx(2));
        c = G(:, idx(3));
        % 生成新个体
        v1 = a + F1 .* (b - c);
        v2 = x + F2 .* (P(:, i) - G(:, i));
        v = v1 .* p1 + v2 .* (1 - p1);
        % 交叉操作
        mask = rand(dim, 1) < Cr1;
        u = G(:, i);
        u(mask) = v(mask);
        % 取整
        u = round(u);
        % 越界处理
        u(u < lb) = lb(u < lb);
        u(u > ub) = ub(u > ub);
        % 计算适应度值
        fu = feval(fitnessfcn, u);
        % 更新个体最优解
        if fu < fP(i)
            P(:, i) = u;
            fP(i) = fu;
        end
        % 更新全局最优解
        if fu < gmin
            gmin = fu;
            x = u;
        end
    end
    
    % 对立学习
    for i = 1 : popsize
        % 随机选择一个对立的个体
        idx = randperm(popsize, 1);
        if idx == i
            idx = mod(idx, popsize) + 1;
        end
        % 计算对立方向
        d = (G(:, idx) - G(:, i)) / norm(G(:, idx) - G(:, i));
        % 生成新个体
        v1 = G(:, i) + beta .* d;
        v2 = x + F2 .* (P(:, i) - G(:, i));
        v = v1 .* p2 + v2 .* (1 - p2);
        % 交叉操作
        mask = rand(dim, 1) < Cr2;
        u = G(:, i);
        u(mask) = v(mask);
        % 取整
        u = round(u);
        % 越界处理
        u(u < lb) = lb(u < lb);
        u(u > ub) = ub(u > ub);
        % 计算适应度值
        fu = feval(fitnessfcn, u);
        % 更新个体最优解
        if fu < fP(i)
            P(:, i) = u;
            fP(i) = fu;
        end
        % 更新全局最优解
        if fu < gmin
            gmin = fu;
            x = u;
        end
    end
    
    % 更新混合因子
    beta = beta * exp(-t / maxiter);
    
    % 迭代次数加1
    t = t + 1;
end

fval = gmin;
end

在实际应用中，需要根据具体问题调整算法参数以获得更好的优化效果。