matlab遗传退火算法代码

MATLAB中遗传退火算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索技术，它主要用于求解复杂的非线性优化问题。以下是一个简单的遗传退火算法的基本框架：

% 定义遗传算法参数
popSize = 50; % 种群大小
numGenerations = 100; % 迭代次数
mutationRate = 0.01; % 遗传突变概率
temperature = 100; % 初始温度

% 初始化种群
x = rand(popSize, dim); % 生成随机初始解
fitness = objectiveFunction(x); % 计算适应度值

% 主循环
for gen = 1:numGenerations
    % 对种群进行排序
    [sortedFitness, idx] = sort(fitness, 'descend');
    
    % 更新当前最优解
    globalBestSolution = x(idx(1));
    globalBestFitness = fitness(idx(1));
    
    % 稳定化操作
    for i = 1:popSize
        % 获取父代
        parent1 = x(idx(i), :);
        if rand < 0.75 % 拜访邻域策略
            parent2 = x(idx(mod(i+1, popSize), :));
        else
            parent2 = parent1;
        end
        
        % 变异操作
        child = parent1 + mutationRate * (parent2 - parent1);
        
        % 符合约束条件再进行适应度计算
        child = constraintHandling(child);
        fitnessChild = objectiveFunction(child);
        
        % 如果新解更优，接受并更新种群
        if fitnessChild > fitness(i)
            x(i,:) = child;
            fitness(i) = fitnessChild;
        end
    end
    
    % 温度衰减
    temperature = temperature / 1.1; % 例如每一代降低10%
end

% 返回全局最优解
globalBestSolution

这个代码片段提供了一个基本的模板，实际应用时需要替换`objectiveFunction`、`constraintHandling`这两个函数，前者表示你要优化的目标函数，后者用于处理解的边界或可行性检查。