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文档简介

1、.functionDE(Gm,F0);%差分进化算法程序基本程序%F是变异率%Gm=1000; %最大迭代次数Gm=10000;F0=0.8;Np=100;%种群规模CR=0.9;%杂交参数G=1; %初始化代数N=10; %所求问题的维数ge=zeros(1,Gm);%各代的最优值bestx=zeros(Gm,N);%各代的最优解%产生初始种群%xmin=-10;xmax=100;%带负数的下界xmin=-5.12;xmax=5.12;functiony=f(XX);%y=sum(XX.4-16*XX.2+5*XX)/10+79.333;y=sum(XX.2-10.*cos(2.*pi.*X

2、X)+10);endX0=(xmax-xmin)*rand(Np,N)+xmin;X=X0;%变异操作X1new=zeros(Np,N);%初始化X1_new=zeros(Np,N);%初始化X1=zeros(Np,N);%初始化value=zeros(1,Np);whileGxmin)&(bonCR%利用二项分布来交叉X1_new(i,:)=X(i,:);elseX1_new(i,:)=X1new(i,:);endend%竞争操作fori=1:Npiff(X1_new(i,:)f(X(i,:)X1(i,:)=X1_new(i,:);elseX1(i,:)=X(i,:);endend%找出最小

3、值fori=1:Npvalue(i)=f(X1(i,:);endfmin,nmin=min(value);ge(G)=fmin;bestx(G,:)=X1(nmin,:);X=X1;trace(G,1)=G;trace(G,2)=ge(G);G=G+1;end%ii=linspace(1,Np,Np);%plot(ii,ge)gmin,n=min(ge);bestvalue=gminbestsolution=bestx(n,:)%目标函数的倒数2 / 3.plot(trace(:,1),trace(:,2);end%求得结果%DE(1000,0.6)%ans =0.9993%best =-2.9035 -2.9035 -2.9035 -2.9035 -2.9035 -2.9035 -2.9035 -2.9035 -2.9035 -2.9035 %DE(1000,0.8)%ans =0.8459%best =-2.9481 -2.9029 -3.0410 -2.923

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