查分进化算法DE
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% 差分进化算法程序 function DE
t0 = cputime; %计时
%% 种群初始化
T = 1000; % 最大迭代次数
F0 = 0.5; % 变异率
N = 100; % 种群大小
D = 10; % 每个个体染色体的个数，即所求问题的维数
CR = 0.3; % 交叉率
Tmin = zeros(1,T); % 各代适应度函数的的最优值
bestX = zeros(T,D); % 各代的最优解
value = zeros(1,N);
%% 适用度函数：Rastrigr 函数最小值
function y = f(x)
y = sum(x.^2 - 10.*cos(2.*pi.*x) + 10);
end
%% 产生初始种群
% 设置界限
xMin = -5.12;
xMax = 5.12;
X0 = (xMax-xMin)*rand(N,D) + xMin; % N-by-D
XG = X0;
XG_next_1= zeros(N,D); %初始化，存储变异操作中间值N-by-D
XG_next_2 = zeros(N,D); %初始化，存储交叉操作中间值N-by-D
for t=1:T
%% 变异操作
for i = 1:N % 表示第i个个体
%产生j,k,p三个不同的数
dx = randperm(N);
r1 = dx(1);
r2 = dx(2);
r3 = dx(3);
%要保证与i不同
if r1 == i
r1 = dx(4);
else if r2 == i
r2 = dx(4);
else if r3 == i
r3 = dx(4);
end
end
end
% 自适用变异算子
suanzi = exp(1-T/(T + 1-t));
F = F0*2.^suanzi;
% 变异的个体来自三个随机父代
H = XG(r1,:) + F*(XG(r2,:) - XG(r3,:));
% 检查个体变异，防止变异超出边界
for j = 1: D
if H(j) >xMin & H(j) < xMax % 在边界范围内
XG_next_1(i,j) = H(j);
else %超出边界范围
XG_next_1(i,j) = (xMax - xMin)*rand + xMin;
end
end
end
%% 交叉操作
for i = 1: N
dx = randperm(D); % [1,2,3,...D]的随机序列
for j = 1: D
if rand < CR % & dx(1) ~= j % CR = 0.9 XG_next_2(i,j) = XG_next_1(i,j);
else XG_next_2(i,j) = XG(i,j);
end
end
end
%% 选择操作
for i = 1:N
if f(XG_next_2(i,:)) <= f(XG(i,:))
XG(i,:) = XG_next_2(i,:);
end
end
%% 查找每代最优值
for i = 1:N
value(i) = f(XG(i,:));
end
[value_min,pos_min] = min(value);
%第G代中的目标函数的最小值
Tmin(t) = value_min;
%保存最优的个体
bestX(t,:) = XG(pos_min,:);
trace(t,1) = t;
trace(t,2) = value_min;
t = t + 1;
end
%% 全局最优值：输出结果
[value_min,pos_min] = min(Tmin);
best_value = value_min
best_vector = bestX(pos_min,:)
fprintf('DE所耗的时间为：%f \n',cputime - t0);
%画出代数跟最优函数值之间的关系图
plot(trace(:,1),trace(:,2));
end |
输出结果：
best_value =
0
best_vector =
1.0e-08 *
-0.1568 -0.1476 -0.0155 0.0578 -0.0721 -0.1532 0.1067 0.0799 -0.0818 -0.0518
DE所耗的时间为：2.640625
本文转自stock0991 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/qing0991/1890243，如需转载请自行联系原作者