DE算法MATLAB代码

DE算法MATLAB代码，运行速度快，效果好，代码简单易懂

%
% Copyright （c） 2015 Yarpiz （www.yarpiz.com）
% All rights reserved. Please read the “license.txt“ for license terms.
%
% Project Code: YPEA107
% Project title: Implementation of Differential Evolution （DE） in MATLAB
% Publisher: Yarpiz （www.yarpiz.com）
% 
% Developer: S. Mostapha Kalami Heris （Member of Yarpiz Team）
% 
% Contact Info: sm.kalami@gmail.com info@yarpiz.com
%

clc;
clear;
close all;

%% Problem Definition

CostFunction=@（x） Sphere（x）;    % Cost Function

nVar=20;            % Number of Decision Variables

VarSize=[1 nVar];   % Decision Variables Matrix Size

VarMin=-5;          % Lower Bound of Decision Variables
VarMax= 5;          % Upper Bound of Decision Variables

%% DE Parameters

MaxIt=1000;      % Maximum Number of Iterations

nPop=50;        % Population Size

beta_min=0.2;   % Lower Bound of Scaling Factor
beta_max=0.8;   % Upper Bound of Scaling Factor

pCR=0.2;        % Crossover Probability

%% Initialization

empty_individual.Position=[];
empty_individual.Cost=[];

BestSol.Cost=inf;

pop=repmat（empty_individualnPop1）;

for i=1:nPop

    pop（i）.Position=unifrnd（VarMinVarMaxVarSize）;
    
    pop（i）.Cost=CostFunction（pop（i）.Position）;
    
    if pop（i）.Cost        BestSol=pop（i）;
    end
    
end

BestCost=zeros（MaxIt1）;

%% DE Main Loop

for it=1:MaxIt
    
    for i=1:nPop
        
        x=pop（i）.Position;
        
        A=randperm（nPop）;
        
        A（A==i）=[];
        
        a=A（1）;
        b=A（2）;
        c=A（3）;
        
        % Mutation
        %beta=unifrnd（beta_minbeta_max）;
        beta=unifrnd（beta_minbeta_maxVarSize）;
        y=pop（a）.Position+beta.*（pop（b）.Position-pop（c）.Position）;
        y = max（y VarMin）;
		y = min（y VarMax）;
		
        % Crossover
        z=zeros（size（x））;
        j0=randi（[1 numel（x）]）;
        for j=1:numel（x）
            if j==j0 || rand<=pCR
                z（j）=y（j）;
            else
                z（j）=x（j）;
            end
        end
        
        NewSol.Position=z;
        NewSol.Cost=CostFunction（NewSol.Position）;
        
        if NewSol.Cost            pop（i）=NewSol;
            
            if pop（i）.Cost               BestSol=pop（i）;
            end
        end
        
    end
    
    % Update Best Cost
    BestCost（it）=BestSol.Cost;
    
    % Show Iteration Information
    disp（[‘Iteration ‘ num2str（it） ‘: Best Cost = ‘ num2str（BestCost（it））]）;
    
end

%% Show Results

figure;
%plot（BestCost）;
semilogy（BestCost ‘LineWidth‘ 2）;
xlabel（‘Iteration‘）;
ylabel（‘Best Cost‘）;
grid on;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-05-15 16:15  Differential Evolution\
     文件         121  2015-09-09 08:24  Differential Evolution\www.yarpiz.com.url
     文件        2702  2015-09-09 08:24  Differential Evolution\de.m
     文件         398  2015-09-09 08:24  Differential Evolution\main.m
     文件         440  2015-09-09 08:24  Differential Evolution\Sphere.m
     文件        1350  2015-09-09 08:24  Differential Evolution\license.txt