对位差分进化算法matlab

对位差分进化算法是一种基于进化算法的优化算法，主要用于求解多维非线性优化问题。在Matlab中，可以通过以下步骤实现对位差分进化算法：

1. 定义目标函数，即需要进行优化的函数，例如：

function y = myFunc(x)
y = (x(1)^2 + x(2)^2)/2 + (sin(x(1))^2 + sin(x(2))^2)/4 - 0.3*exp(-(x(1)^2+x(2)^2));

2. 设置算法参数，包括种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等，例如：

popSize = 50; % 种群大小
maxGen = 500; % 最大迭代次数
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率

3. 定义初始种群，生成随机的候选解，例如：

pop = [rand(1, 2)*10-5; rand(1, 2)*10-5; rand(1, 2)*10-5; ...];

4. 进行进化计算，通过不断地交叉、变异、选择等操作，逐步优化目标函数，例如：

for i = 1:maxGen
    for j = 1:popSize
        r = randperm(popSize, 3);
        v = pop(r(1), :) + F*(pop(r(2), :) - pop(r(3), :));
        u = zeros(1, 2);
        for k = 1:2
            if rand() <= CR || k == randi([1, 2])
                u(k) = v(k);
            else
                u(k) = pop(j, k);
            end
        end
        if myFunc(u) < myFunc(pop(j, :))
            pop(j, :) = u;
        end
    end
end

5. 输出最优解，找到目标函数最小值对应的输入向量，例如：

[minVal, minIdx] = min(arrayfun(@(j) myFunc(pop(j, :)), 1:popSize));
xOpt = pop(minIdx, :);