自适应差分进化算法matlab

自适应差分进化算法（Adaptive Differential Evolution，简称 JADE）是一种常用的优化算法，适用于解决复杂的非线性优化问题。MATLAB是一种强大的数学计算软件，可以用于实现JADE算法。以下是一个简单的MATLAB代码实现JADE算法：

% 初始化参数
NP = 50; % 种群大小
D = 30; % 变量维数
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率
Gmax = 500; % 最大迭代次数

% 初始化种群
X = rand(NP,D);

% 计算种群适应度
f = @(x) sum(x.^2); % 目标函数
fit = zeros(NP,1);
for i = 1:NP
    fit(i) = f(X(i,:));
end

% 迭代优化
for G = 1:Gmax
    % 选择参考向量
    r = randperm(NP);
    a = X(r(1),:);
    b = X(r(2),:);
    c = X(r(3),:);
    
    % 变异操作
    v = bsxfun(@plus, X, bsxfun(@times, F, bsxfun(@minus, a, X)) + bsxfun(@times, F, bsxfun(@minus, b, c)));
    
    % 交叉操作
    mask = rand(NP,D) < CR;
    u = X;
    u(mask) = v(mask);
    
    % 选择操作
    fit_u = zeros(NP,1);
    for i = 1:NP
        fit_u(i) = f(u(i,:));
    end
    mask = fit_u < fit;
    X(mask,:) = u(mask,:);
    fit(mask) = fit_u(mask);
    
    % 更新参数
    F = F + randn * 0.1;
    CR = CR + randn * 0.1;
    F = min(max(F, 0), 1);
    CR = min(max(CR, 0), 1);
end

% 输出结果
[~,idx] = min(fit);
xopt = X(idx,:);
fopt = fit(idx);
disp(['xopt = ', num2str(xopt)]);
disp(['fopt = ', num2str(fopt)]);

在这个代码中，我们首先定义了一些参数，包括种群大小、变量维数、缩放因子、交叉概率和最大迭代次数。然后，我们初始化种群，并计算种群中每个个体的适应度。接下来，我们按照JADE算法的步骤进行迭代优化，包括选择参考向量、变异操作、交叉操作和选择操作。最后，我们输出优化结果，包括最优解和最优值。

需要注意的是，这个代码只是一个简单的实现，实际使用时需要根据具体问题进行调整和优化。