基于反向学习的差分进化算法matlab

反向学习是一种基于神经网络的学习算法，差分进化算法是一种进化算法。将两者结合使用可以提高算法的性能。

下面是基于反向学习的差分进化算法的MATLAB代码：

% 初始化种群
popsize = 20;
dim = 10;
pop = rand(popsize, dim);

% 循环迭代
for i = 1:100
    % 计算适应度
    fit = zeros(popsize, 1);
    for j = 1:popsize
        fit(j) = fitness(pop(j, :));
    end
    
    % 选择操作
    [fit, idx] = sort(fit, 'ascend');
    pop = pop(idx, :);
    newpop = zeros(size(pop));
    for j = 1:popsize
        p1 = randi([1, popsize]);
        while p1 == j
            p1 = randi([1, popsize]);
        end
        p2 = randi([1, popsize]);
        while p2 == j || p2 == p1
            p2 = randi([1, popsize]);
        end
        p3 = randi([1, popsize]);
        while p3 == j || p3 == p1 || p3 == p2
            p3 = randi([1, popsize]);
        end
        newpop(j, :) = pop(j, :) + rand() * (pop(p1, :) - pop(j, :)) + rand() * (pop(p2, :) - pop(p3, :));
    end
    
    % 反向学习操作
    for j = 1:popsize
        for k = 1:dim
            g = gradient(pop(j, :), k);
            newpop(j, k) = newpop(j, k) - g;
        end
    end
    
    % 更新种群
    pop = newpop;
end

其中，fitness函数用于计算个体的适应度值，gradient函数用于计算反向学习的梯度。在每一次迭代中，首先计算种群中每个个体的适应度值；然后根据适应度值对种群进行排序，选择操作选取前面的个体作为父代，进行差分进化操作生成新的个体；最后进行反向学习操作，更新个体的位置。循环迭代直到达到预设的迭代次数。