进化交配算法结合遗传算法和进化策略，用于解决复杂单目标优化问题。文章介绍了算法原理，强调适应度函数定义，并提供MATLAB代码示例，指出算法在高维问题和局部最优解上的挑战，提示用户需根据问题调整参数。
智能优化算法-进化交配算法求解单目标优化问题
进化交配算法是一种特殊的进化算法，它利用了传统遗传算法和进化策略的优点，并融合了自然选择、基因变异和交叉等操作。
该算法适用于大规模复杂问题的求解，尤其是单目标优化问题。在本文中，我们将讨论如何使用进化交配算法来求解单目标优化问题，并提供相应的MATLAB代码实现。
在进化交配算法中，我们首先需要定义适应度函数，这个函数可以根据问题的具体情况进行定义。之后，我们随机初始化一组个体作为初始种群，并通过不断迭代来逐步优化这个种群。在每次迭代过程中，我们使用选择、交叉、突变等操作来更新种群并逐步逼近最优解。
以下是进化交配算法的MATLAB实现代码：
function [best_x, best_fval] = EMA(fit_func,
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