2018-4-7 包子阳书本39页例题

来源书本包子阳《智能算法以及matlab实现》

代码：

%差分进化求函数极值
clear all;
close all;
clc;
NP = 50;   %种群数量
D = 10;    %个体的维度
G = 200;   %最大进化代数
F0 = 0.4;  %初始的变异因子
CR = 0.1;  %交叉算子
Xs = 20;   %自变量上限
Xx = -20;  %自变量下限
yz = 10^-6; %阈值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%赋初值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
x = zeros(D,NP);  %初始化种群
v = zeros(D,NP);  %变异种群
u = zeros(D,NP);  %选择种群
x = rand(D,NP)*(Xs-Xx)+Xx;  %赋初值
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算目标函数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for m = 1:NPOb(m) = func1(x(:,m));
end
trace(1) = min(Ob);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%差分进化循环%%%%%%
for gen = 1:G%%%%%%%%%%变异操作%%%%%%%%%%%%%%%%自适应变异算子%%%%%%%%%%lamda = exp(1 - G/(G+1-gen));F = F0*2^(lamda);%%%%%%%%%%r1,r2,r3和m的互不相同%%%%%%%%%%for m = 1:NPr1 = randint(1,1,[1,NP]);while (r1==m)r1 = randint(1,1,[1,NP]);endr2 = randint(1,1,[1,NP]);while (r2==m) | (r2==r1)r2 = randint(1,1,[1,NP]);endr3 = randint(1,1,[1,NP]);while (r2==m) | (r2==r1)|(r3==r2)r1 = randint(1,1,[1,NP]);end v(:,m) = x(:,r1)+F*(x(:,r2)-x(:,r3));end%%%%%%%%%%%%%%%%交叉操作%%%%%%%%%%%%%%%r = randint(1,1,[1,D]);for n = 1:Dcr = rand(1);if (cr<= CR) |(n==r)u(n,:) = v(n,:);elseu(n,:)= v(n,:);endend%%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件的处理%%%%%%%%%%%for n =1:Dfor m = 1:NPif (u(n,m)<Xx)|(u(n,m)>Xs)u(n,m) = rand*(Xs-Xx)+Xx;endendend%%%%%%%%%%%%%%%%%%%选择操作%%%%%%%%%%%%for m = 1:NPOb1(m) = func1(u(:,m));endfor m = 1:NPif Ob1(m)<Ob(m)x(:,m) = u(:,m);endendfor m = 1:NPOb(m) = func1(x(:,m));endtrace(gen+1) = min(Ob);if min(Ob(m))<yzbreakend
end
[SortOb, Index] = sort (Ob);
x = x(:,Index);                   %最优变量
X = x(:,1);
Y = min(Ob);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%画图%%%%%%%%%%%
figure
plot(trace);
xlabel('迭代次数');
ylabel('目标函数值');
title('DE 目标函数曲线');

适应函数：

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%适应度函数%%%%%%%%%
function result= func1(x)
summ = sum(x.^2);
result = summ;
end

不过感觉这个代码时间复杂度应该不小吧

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